关键词：
云计算
云资源调度
多目标优化
粒子群算法
摘要：
在当今数字化时代,企业为了满足业务性能需求,不断寻求更高效、更经济的资源利用方式。云计算以其强大的计算能力、灵活的资源分配和高效的成本控制,成为众多企业的首选。然而,如何在满足业务性能需求的同时,实现计算资源的高效利用和成本优化,是当前云资源调度的重要难题。传统的调度方法在面对复杂的业务场景和多样化的资源需求时,往往显得力不从心。因此,寻找更加智能、高效的调度方法,成为推动云计算技术进一步发展的关键。
鉴于此,本文针对虚拟机和云原生容器共存架构下的云资源调度优化问题,提出了一种云资源调度优化方案。首先,通过深入研究虚拟化技术的资源抽象与隔离特性,以及云原生技术的微服务架构和容器化部署优势,明确了两者在云资源调度中的关键作用。其次,在此基础上构建了一个以任务完成时间、资源费用和CPU利用率为目标的数学优化模型,并设计了带有惯性权重自适应调整机制的粒子群算法,从而提高算法的全局搜索能力和收敛速度,使其能够更好地适应云环境的动态变化。方案实施结果表明,本文提出的方法能够在任务完成时间、资源费用和CPU利用率之间实现有效平衡。通过多目标粒子群优化算法的协同作用,该方法显著降低了任务完成时间,有效减少了资源费用,并将CPU利用率稳定在了目标值附近。实验数据验证了该方法在复杂云计算环境中的适应性和鲁棒性,为云资源调度提供了高效、可靠的解决方案。
本文的研究为虚拟机和云原生容器共存环境下的云资源调度提供了一种新的解决方案,能够有效提高云计算资源的管理效率,促进企业的云资源优化管理实现。
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