基于对等网络的云计算资源共享模型及其关键技术的研究

云计算是基于共享的可配置计算资源，以一种通过网络随选即用的方式为互联网用户提供软件、计算、存储等资源的服务形式。它是当前网络学科的一个研究热点。现行的云计算方式大都采用客户机/服务器模型，它在云计算资源共享问题的解决方面存在可扩展性、容错性、性能瓶颈和负载分配等缺点。本项目提出一个新的基于对等网络的云计算资源共享模型。它能把属于同一云计算公司的在不同地点配置的计算资源连接成一个可以相互调剂的整体，也能提供一个让不同云计算供应商进行资源互补的平台。本项目需要进行的开创性工作包括:（1）如何处理高度复杂的多维用户需求并高效地查找最佳云服务节点；（2）如何在云对等网络中实现多维且实时变化的资源信息管理；(3)如何构建低延迟高性能的云资源网络拓扑结构。本项目创新之处在于研究适用于云计算资源分布式共享的对等网络核心技术，包括传统方法不能解决的区间关键字查询、多维区间查询和云资源网络拓扑构造等。

本课题组探索了自组织云资源共享网络基础架构。该网络架构以结构化对等网络为基础，利用空间划分概念，组织物理上邻近的云节点，实现具有低延迟、可伸缩性等性能的云对等网络；课题组研究了云对等网络资源的常数跳定位策略，进一步缩短了路由延迟，并将其调控于O(d); 课题组提出了基于对等网络的云共享资源多维属性查询和区间查询关键技术，设计了新的分布式多维动态资源信息存储方式，较好地实现有效定位多维区间查询请求云资源的目标，并尝试解决实际资源查找中的非精确匹配的区间定位问题。与此同时，还开展了一些相关工作；课题组开展了面向能效的云资源分配策略及相关技术研究，提出一种将资源利用率和能耗作为评估参数的虚拟机部署方案，尝试缓解虚拟机资源利用率不高问题。提出一种基于遗传算法的多目标虚拟机资源分配算法，通过遗传算法搜索到最佳解，达到节能的目的。提出虚拟服务器迁移策略，尝试缓解云计算中虚拟机资源需求动态变化导致大量虚拟机迁移导致的高能耗问题；提出了移动对等网络动态变化的节点数量的随机估测算法及相关网络构建策略，对于移动环境的应用有实际应用价值。