面向云计算环境的应用迁移策略及资源优化配置关键技术研究

云计算固有的优势以及在商业模式上的创新，得到了学术界和产业界的广泛关注。但由于服务的不确定性和高效虚拟化技术的需求，目前云计算面临着服务有效性的评估方法、服务质量保障机制等方面的挑战。项目针对传统应用向云计算环境迁移这一迫切而又复杂的问题，研究应用向云计算迁移过程中的迁移策略，迁移收益评估模型，以及服务的有效性和资源优化配置等关键技术。通过建立对迁移代价和服务配置统一评估的收益模型，探索应用迁移到云计算环境中能获得效益的框架。项目将采用实际运行的应用系统，在开源云平台OpenNebula上对所提出的方法进行测试和验证。相关研究成果能为传统应用与服务向云迁移的评估提供新的思路，为云计算环境的可用能力提供、服务质量保证和资源管理等机制提供有效的支撑技术。预期在国内外重要期刊及会议上发表论文16篇，开发支持迁移策略和资源配置优化的原型系统。

传统应用向云计算环境迁移过程中面临着服务质量保障、迁移收益评估、迁移实施资源部署等关键问题，针对这些问题，本项目从应用迁移策略、服务性能与收益评估模型、资源优化配置三个主要方面展开研究，取得了以下结果。1、研究了影响应用迁移的因素和依赖关系，并基于高性能计算应用对各种迁移云平台进行综合性能分析；提出了一种基于应用程序的弹性划分算法和移动应用迁移架构，实验验证了该架构能够获得比较良好的迁移执行效果。2、针对服务性能和迁移收益评估模型的研究，提出了两种基于QoS的能效评估模型，为应用迁移收益和资源部署提供了能效评估方法。3、在给定迁移策略和收益评估模型下，针对应用迁移实施过程中资源配置问题，提出基于单位能效收益最大化的资源分配方法，该方法的算法时间复杂度更低，且在最坏情形下的性能近似比接近于2；在多资源优化配置方面，进一步提出动态多资源公平分配算法，解决了多资源分配的公平性和效率问题。4、对并行机调度机制、惩罚费用问题、呼叫控制问题、云存储数据压缩技术展开研究，研究基于并行机调度机制的云计算资源调度问题；针对带惩罚费用约束的并行机调度NP-Hard问题，提出了2-近似比算法和多项式近似算法；对各种云存储平台作性能对比分析，提出了改进的数据压缩算法。项目组基于开源云平台OpenNebula实现了云南大学私有云平台YNU-Cloud，并在此云平台上迁移和开发YNU Mobile（Android和iOS版）等移动云应用系列软件，以验证所提出的相关方法。