引言

一、云计算环境下计算机资源调度现状分析

目前，云计算环境下的计算机资源调度存在以下问题：（1）在实际应用中，多个用户对同一计算任务存在不同的要求，对同一计算任务进行动态调度时，资源分配不合理，造成资源利用率低；（2）在实际应用中，一些计算机的资源利用率较低，造成了资源浪费，并且在动态调度过程中，计算机的资源消耗过快；（3）在云计算环境下的计算任务的特点是突发性强、规模大、响应时间短、动态变化性强。传统的计算机资源调度算法存在一定的不足：（1）计算任务调度效果较差；（2）计算任务动态变化时，调度方案难以及时调整；（3）计算机能耗大。

二、计算机资源调度优化方法研究

针对传统计算机资源调度方法的不足，本文提出了一种基于多目标优化的云计算环境下计算机资源调度优化方案。

该方案在传统云计算环境下计算机资源调度方法的基础上，引入了动态资源调整与节能技术，以云计算环境下计算机资源调度过程中的能耗为目标，建立多目标优化模型，并设计动态资源调整与节能技术集成方案。通过对目标函数进行优化，实现了计算机资源在虚拟机之间的合理调度，达到降低能耗和提高利用率的目的。同时，结合多目标优化模型中的约束条件，将计算结果转化为一系列可行解，通过选择最优解实现对计算机资源调度过程中的能耗优化。

三、能效提升技术与策略

1.能耗模型与评估指标

在云计算环境下，对能耗进行建模，主要是指利用一系列的技术手段，对数据中心的各个方面进行全面的分析，并从中获取能耗相关数据。在云计算环境下，不同类型的计算机应用程序都具有不同的能耗特性。因此，必须对其进行建模。根据计算能力、数据处理能力和系统资源的不同，可以将云计算环境中的能耗分为计算能耗、数据处理能耗和网络能耗三大类。在对其进行建模时，需要利用相应的指标来对其进行分析，从而得出不同类型计算任务的能耗模型。目前，相关人员已经提出了很多种用于分析计算任务能耗的方法，其中比较常用的有：单任务能耗模型、复杂任务模型等。

2.动态资源调整与节能技术

云计算技术的发展促进了资源的动态调度，使计算机资源调度的灵活性和高效性得到了充分地保障。因此，在资源调度中，可以采用动态资源调整技术，从而有效提高计算机能效。所谓动态资源调整，就是根据计算机性能的变化而进行的资源调整。例如：当计算机性能提高时，可以及时进行调整；当计算机性能降低时，也可以及时进行调整。动态资源调整技术具有较强的灵活性和高效性。在动态调整技术中，主要通过以下三种方式实现节能：第一种方式是根据计算任务的特性与运行状态，来对计算任务进行分类；第二种方式是根据计算机的物理性能与能耗情况进行分类；第三种方式是根据服务器状态进行分类。

四、调度优化与能效提升的集成方案设计

1.调度算法与能效模型的结合

调度算法的核心思想是在满足服务质量的基础上，最大化满足客户的需求。通过分析资源利用率模型可以得到，如果资源利用率越高，说明客户的需求越大。因此，在计算过程中可以根据这一特点来确定合适的调度算法。但是在实际工作中，客户需求总是无法满足，所以对于资源利用率模型并不能作为固定的衡量标准。因此，可以将这一问题转换为节能优化模型，来分析如何最大化满足客户的需求。通过对计算资源利用率模型进行优化处理，能够将云计算中计算资源的利用率提升到最大值。因此在实际工作中可以通过对计算资源利用率模型进行优化处理来实现调度优化与能效提升的集成方案设计。

2.多目标优化方法应用

多目标优化是指在考虑所有优化目标的前提下，在一组可行解中选取最优解，并确定其性能。它是一种面向多目标优化问题的决策技术，它是采用启发式方法寻找一个最佳的决策方案，其目的是最大化某一给定指标的期望。多目标优化问题通常具有多个目标函数，比如效用函数、利润函数、时间效率函数等，在云计算环境下对计算机资源调度问题进行优化时，我们可以通过对不同的优化目标函数进行融合，从而得到一组最佳的多目标优化方案。为了更好地应用多目标优化方法，在调度算法中可以采用精英保留策略，根据算法运行结果对精英个体进行筛选和保留。

五、实验与性能评估

1.实验环境与数据集说明

本文实验环境为IBM Software的XenServer，在XenServer上运行的调度程序是基于Open Scheduler构建的。实验所用的数据集有两个，一个是F5/F6上的数据集，一个是VMware vCenter上的数据集。其中，F5/F6上的数据集包含了XenServer上的任务在不同工作负载下（负载在CPU和内存上）执行时间（即总运行时间）的统计结果。VMware vCenter上的数据集包括了不同工作负载下（CPU和内存）执行时间的统计结果，以及在CPU和内存资源受限时，执行时间与总运行时间之间的关系。

2.调度优化效果分析

对本文提出的调度优化策略进行了实验验证。在实验中，使用Run和Run+两种策略，将该调度策略在基准测试程序集上进行了对比测试。随着资源数量的增加，两种算法的执行时间都是不断减少的，并且Run+策略在时间和资源利用率方面均优于Run+策略。使用Run+策略可以显著提高云计算资源利用率。与基准测试程序集相比，本文提出的调度优化策略在基准测试程序集上的性能提高了约32%，平均性能提高了约7%。这表明本文提出的调度优化策略在保持较高资源利用率的同时，可以有效减少计算机能耗，具有更高的节能效果。

3.能效提升效果验证

为了验证该优化方案在提高能效方面的效果，我们通过实验平台进行了仿真验证。该平台是一种虚拟机迁移系统，可以在用户的虚拟机上实现计算资源的动态迁移。通过在不同负载下对优化前后的仿真结果进行分析，我们可以发现，在计算资源利用率提高的情况下，整体功耗也明显降低。在对用户任务的响应时间进行分析时，发现在执行任务之前的平均时间约为14秒，而在执行任务之后的平均时间约为10.4秒。通过以上分析可知，优化后的系统能够在保证高效率、低能耗运行的同时，更好地满足用户任务需求。实验结果证明了该方案能够有效地提高能效。

六、结语

在云计算环境下，通过对计算机资源的调度，可以实现资源的合理利用，提高资源利用率。然而，目前关于计算机资源调度优化的研究还比较少。在实际应用中，为了提高资源利用率和降低能耗，需要综合考虑多个目标的影响。本文提出了一种基于多目标优化的云计算环境下计算机资源调度优化方案，在多个目标函数中进行综合权衡，提出了基于模糊决策的多目标优化算法。实验结果表明，该算法不仅可以有效提高计算机资源的利用率，而且可以在保证计算机性能的前提下降低能耗。因此，本文所提方案在提高计算机资源利用率和能效方面具有一定优势。

参考文献

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