41、云资源管理与调度：动态阈值、性能管理与调度算法解析

云资源管理与调度：动态阈值、性能管理与调度算法解析

在当今的云计算环境中，资源管理与调度是确保系统高效运行的关键。本文将深入探讨云资源管理中的几个重要方面，包括基于动态阈值的反馈控制、自主性能管理器的协调以及计算机云的调度算法。

1. 基于动态阈值的反馈控制

在控制系统中，传感器、监视器和执行器是关键要素。传感器测量感兴趣的参数，然后将测量值传输给监视器，监视器判断是否需要改变系统行为，如果需要，则请求执行器执行必要的操作。通常，用于准入控制策略的参数是当前系统负载，当达到某个阈值（如 80%）时，云将停止接受额外负载。

然而，实施这样的策略具有挑战性，甚至在实践中不可行。一方面，由于服务器数量众多且工作负载随时间快速变化，当前系统工作负载的估计可能不准确；另一方面，服务级别协议（SLA）中规定的单个用户平均资源需求与最大资源需求之比通常很高，一旦达成协议，就必须满足用户需求，不能拒绝用户在 SLA 限制内对额外资源的请求。

阈值是与系统状态相关的参数值，用于触发系统行为的改变。阈值可以是静态的，也可以是动态的。动态阈值可以基于一段时间内的测量平均值（积分控制），也可以是多个参数在给定时间的值的函数，或者是两者的混合。通常会定义高阈值和低阈值，以将系统参数保持在给定范围内。高阈值可能会迫使系统限制其活动，而低阈值则可能鼓励额外的活动。控制粒度指的是用于控制系统的信息的详细程度，精细控制使用关于控制系统状态的详细参数信息，而粗略控制则为了实现效率而牺牲这些参数的准确性。

在云计算中，特别是在基础设施即服务（IaaS）交付模型中，比例阈值策略被提出。该策略涉及以下几个问题：
- 是否有必要设置两种类型的控制器：应用控制器确定是否需要额