基于服务器集群预留机制的高级云体系架构研究
华中科技大学金海实验室科研项目汇总
华中科技大学金海实验室科研项目汇总1. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目，云安全的基础理论与方法研究（2014CB340600），2014.1-2018.82. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目，计算系统虚拟化基础理论与方法研究（No.2007CB310900），2007.7-2011.123. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目，基于语义网格的语义关联存贮模型及管理和通信平台（No.2003CB317003），2004.1-2009.84. 国家重点基础研究发展计划（973计划）子项目，无线传感网络的自主组网模型方法研究（No.2006CB303002），2006.8-2010.125. 973青年科学家项目，软件定义的云数据中心网络基础理论与关键技术，2014.1-2018.126. 国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”，新型移动业务控制网络的架构及关键技术（No.2010ZX03004-001-03），2010.1-2012.127. 国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”子项目，宽带移动业务关键技术开放式研究（No.2009ZX03004-004-04），2009.1-2010.128. 国家科技支撑计划项目，翻译业务云计算基础架构和海量数据处理系统研发（No. 2012BAH14F02），2012.1-2014.129. “十一五”国家科技支撑计划重点项目，虚拟实验教学环境关键技术研究与应用示范（No.2008BAH29B00），2009.1-2011.1210. 教育部“十五”211工程公共服务体系建设项目，中国教育科研网格（ChinaGrid），2003.1-2005.1211. 教育部211工程公共服务体系建设项目，中国教育科研网格（ChinaGrid）二期建设，2012.1-2013.512. 教育部创新团队“长江学者和创新团队发展计划”，中国教育科研网格计划典型应用示范，2006-200813. 教育部“985工程”二期建设项目，基于网格的高性能计算与复杂系统仿真科技创新平台，2004.1-2007.1214. 国家自然科学基金国际（地区）合作交流项目，NSFC-RGG联合资助项目，因特网上基于对等网络的大规模实时视频系统：理论和实践（No.60731160630），2008.1-2010.1215. 国家杰出青年科学基金项目，基于数据网格的高性能存储环境及其关键技术的研究（No.60125208），2002.1-2005.1216. 全国百篇优秀博士学位论文专项基金，大规模社交网络内容搜索系统研究（No.201345），2013.1-2016.1217. 国家自然科学基金重大研究计划子项目，网络计算应用支撑中间件/网络计算安全支撑环境（网络计算环境综合试验平台No.90412010），2004.1-2007.1218. 国家自然科学基金重点项目，云计算环境下面向复杂工程应用的资源管理调度方法研究（No.61232008），2013.01-2017.1219. 国家自然科学基金重点项目，大型数据中心的低能耗可扩展理论与关键技术（No.61133006），2012.01-2016.1220. 国家自然科学基金重点项目，适应云计算环境的视频编码、传输与智能处理（No.61133008）,2012.01-2016.1221. 国家自然科学基金重点项目，对等计算及广域网虚拟平台（No.60433040），2005.1-2007.1222. 国家自然科学基金面上项目，结构化可搜索公钥加密及其应用研究（No.61472156），2015.01-2018.1223. 国家自然科学基金面上项目，基于时空上下文数据的关联关系挖掘与推理技术研究（No.61472149），2015.01-2018.1224. 国家自然科学基金项目面上项目，虚拟化环境下面向新型存储系统的I/O资源调度方法（No.61472151），2015.1-2018.1225. 国家自然科学基金面上项目，面向隐私保护的大数据查询处理方法研究（No.61472148）, 2015.01-2018.1226. 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，分布式计算与系统（No.61422202）， 2015.01-2017.12.27. 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，并行与分布式计算（No. 61322210），2014.1-2016.1228. 国家自然科学基金资助项目，科学大数据处理优化理论与关键技术研究（No. 61370104），2014.1-2017.1229. 国家自然科学基金资助项目，云计算环境中租户数据的计算安全保障机制研究（No. 61370106），2014.1-2017.1230. 国家自然科学基金资助项目，面向云计算性能保证的多租户数据中心网络带宽分配与最优性价比计价体系研究（No. 61370232），2014.1-2017.1231. 国家自然科学基金资助项目，社交网络搜索系统中基于交互局部性的通信代价优化策略研究（No. 61370233），2014.1-2017.1232. 国家自然科学基金资助项目，基于语义计算的海量Deep Web知识探索机制研究（No. 61272411），2013.1-2016.1233. 国家自然科学基金资助项目，新型系统结构下数据密集型计算的运行时优化机制研究（No. 61272408），2013.1-2016.1234. 国家自然科学基金资助项目，保护监控视频隐私的漂移失真免疫算法研究（No. 61202302），2013.1-2015.1235.国家自然科学基金资助项目，基于容错代价的云计算可生存性理论与关键技术研究，（No. 61272072），2013.1-2016.1236. 国家自然科学基金资助项目，抗量子密码分析的基于身份加密研究（No. 61100222），2012.1-2014.1237. 国家自然科学基金资助项目，NoC众核系统中基于可靠性的节能实时调度算法及策略研究（No. 61173045），2012.1-2015.1238. 国家自然科学基金资助项目，面向计算密集型的海量数据查询处理关键技术研究（No. 61100060），2012.1-2014.1239. 国家自然科学基金资助项目，基于虚拟化技术的数据中心多维资源整合和全局能效优化研究（No. 61103176），2012.1-2014.1240. 国家自然科学基金资助项目，网络视频定向广告关键技术研究（No. 61003006），2011.1-2013.1241. 国家自然科学基金资助项目，虚拟计算环境下磁盘资源管理机制的研究（No. 61003007），2011.1-2013.1242. 国家自然科学基金资助项目，基于事务内存的云计算编程模型研究（No. 61073024），2011.1-2013.1243. 国家自然科学基金资助项目，移动容迟网络的路由与拥塞控制方法研究（No. 61003220），2011.1-2013.1244. 国家自然科学基金资助项目，大规模标注RDF数据管理的关键技术研究（No. 61073096），2011.1-2013.1245. 国家自然科学基金资助项目，基于虚拟计算环境生命周期的服务器资源调度方法研究（No.61073024），2011.1-2013.1246. 国家自然科学基金资助项目，虚拟机计算资源调度中关键技术的研究（No.60903022），2010.1-2012.1247. 国家自然科学基金资助项目，逻辑虚拟域中软件执行的可信确保机制研究（No.60973038），2010.1-2012.1248. 国家自然科学基金资助项目，云计算数据中心高可用理论与方法研究（No.60973037），2010.1-2012.1249. 国家自然科学基金资助项目，基于合成基准测试程序的多核处理器模拟技术研究（No.60973036），2010.1-2012.1250. 国家自然科学基金资助项目，云计算环境中高效可靠虚拟化桌面的关键机制研究（No.60973133），2010.1-2012.1251. 国家自然科学基金资助项目，面向普适环境的流媒体柔性机理与调度策略研究（No.60903173），2010.1-2012.1252. 国家自然科学基金资助项目，基于网格的多源异构数据访问与集成方法研究（No.60803006），2009.1-2011.1253. 国家自然科学基金资助项目，面向虚拟计算环境的入侵容忍机制研究（No.60803114），2009.1-2011.1254. 国家自然科学基金资助项目，对等网络弹性拓扑的基础理论研究（No.60703050），2008.1-2010.1255. 国家自然科学基金资助项目，网格可信赖性评测理论的研究（No.60603058），2007.1-2009.1256. 国家自然科学基金资助项目，基于图论分析自然图像解析方法研究（No.60603024），2007.1-2009.1257. 国家自然科学基金资助项目，基于数据活性的数据网格管理调度策略研究（No.60673174），2007.1-2009.1258. 国家自然科学基金资助项目，面向网格虚拟组织的可信安全机制研究（No.60603065），2007.1-2007.1259. 国家自然科学基金资助项目，对等流媒体覆盖网络的协作式优化机制研究（No.60642010），2007.1-2007.1260. 国家自然科学基金资助项目，虚拟组织中资源共享的安全代价分析理论的研究（No.60503040），2006.1-2008.1261. 国家自然科学基金资助项目，虚拟流媒体存储系统理论和实现技术研究（No.60403024），2005.1-2005.1262. 国家自然科学基金资助项目，基于信息服务网格的无形计算理论及模型（No.60273076），2003.1-2005.1263. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，云端和终端资源自适应协同与调度平台，2015.1-2017.1264. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，内存计算系统软件研究与开发，2015.1-2017.1265. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，高性能计算环境应用服务优化关键技术研究，2014.1-2016.666. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，云平台一体化监控系统研究(No.2013AA01A213)，2013.01-2015.1267. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，亿级并发云服务器系统（No.2013AA01A208），2013.01-2015.1268. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目（主题项目课题），面向多核/众核系统的运行时支持技术与系统(No.2012AA010905)，2012.01-2015.1269. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，真实感动漫渲染系统研究与应用(No.2012AA01A306)，2012.01-2015.1270. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，“云制造服务平台关键技术”，课题“面向航天复杂产品的集团企业云制造服务平台开发、系统构建及应用”（No. 2011AA040502），2011.1-2012.871. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，基于网格的数字化医疗决策支持系统（No.2006AA02Z347），2007.1-2008.1272. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，面向医学图像处理的武汉高性能网格结点建设（No.2006AA01A115），2006.12-2010.1273. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，中国教育科研网格计划典型应用示范（No.2004AA104280），2004.1-2006.1274. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，集群服务器功能软件（No.2002AA1Z2102），2002.9-2004.1275. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，存储虚拟化及其文件系统的研究（No.2001AA111011），2001.10-2003.1276. 中国下一代互联网示范工程CNGI 2005年研究开发、产业化及应用试验项目，基于IPv6的大规模高性能网格应用（GI-04-15-7A），2005.9-2006.1277. 中国下一代互联网示范工程CNGI 2005年研究开发、产业化及应用试验项目，基于IPv6的P2P弹性重叠网络智能节点的研制（GI-04-12-1D），2005.9-2006.1078. 中国下一代互联网示范工程CNGI 2005年研究开发、产业化及应用试验项目，基于IPv6的P2P内容存取应用系统研制（GI-04-12-2A），2005.9-2006.1079. CNGI2008年下一代互联网业务试商用及设备产业化专项，中国教育科研网格IPv6升级（教育科研基础设施IPv6技术升级和应用示范项目），2009.1-2010.1280. 2009“新一代宽带无线移动通信网”科技重大专项子项目，全IP宽带移动网络架构及关键技术研究(No.2009ZX03004-002)，2009.1-2010.1281. 高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目，网络环境下的科技文献共享服务支撑平台（No.705034），2006.1-2007.1282. 霍英东高等院校青年教师基金项目，存储局域网虚拟化系统结构的研究，2001.7-2004.783. 教育部高等学校本科教学质量与教学改革工程专项，国家精品课程地区资源分中心建设及相关软件系统研发（NO. JPKC-2）（“国家精品课程集成项目”子项目），2007-201084. 教育部创新团队项目，云计算与分布式处理，2014.6 -2016.785. 教育部新世纪优秀人才计划项目，虚拟化用户桌面环境的基础理论与关键技术研究（No.NCET-08-0218），2009.1-2011.1286. 教育部新世纪优秀人才计划项目，面向数据时间特性的网格数据管理机制研究（No.NCET-07-0334），2008.1-2010.1287. 教育部-中国移动科研基金（2013）研发项目，基于网络侧数据的用户特征提取与新业务受众预测研究（No. MCM20130382），2014.1 -2015.1288. 教育部-中国移动科研基金（2012）研发项目，面向视频转码的高性能云计算节点的研究与实现（No. MCM20122041），2013.1 -2014.1289. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，云计算环境下海量教育资源管理技术研究（No. MOE-INTEL-2012-01），2012.7-2014.690. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，云计算环境中大规模虚拟化桌面的关键机制研究（No.MOE-INTEL-10-05），2010.4-2012.491. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，面向云计算的数据并行处理系统研究（No.MOE-INTEL-09-03），2009.4-2011.492. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，基于虚拟计算技术的多核系统计算资源管理(No.MOE-INTEL-08-06)，2008.2-2010.493. 湖北省自然科学基金杰出青年基金项目，云终端的基础理论与关键技术，（No. 2012FFA007 ）2013.1-2014.1294. 湖北省杰出青年基金项目，面向云计算的虚拟化数据中心资源管理策略研究（No. 2011CDA086），2012.1-2013.1295. 湖北省自然科学基金创新团队，新型网络存储系统及存储机理的研究，（No.2005ABC005），2005-200696. 湖北省新世纪高层次人才工程择优资助项目，信息服务网格支撑平台关键技术的研究，2004-200597. 新世纪百千万人才工程国家级人选科研项目，基于动态联合体的网络协同安全控制机制的研究，2005.198. 国家国际科技合作专项项目，移动网络环境下云端融合的关键技术合作研究，2015.01-2017.1299. 欧盟项目，Desktop Grids for International Scientific Collaboration，2010.6-2012.5100. 欧盟项目，MONICA-Mobile Cloud Computing: Networks, Services and Architecture，2012.1-2014.12。
超融合云计算方案
目录一。
总则 (4)1。
1 需求概述 (4)1。
2 建设目标 (7)1。
3 建设原则 (8)二. 超融合云计算方案 .......................................................................................................................................... 9 2。
1 方案拓扑图 ......................................................................................................... 错误!未定义书签。
2.2 方案描述 ................................................................................................................ 错误!未定义书签。
2。
3 方案优势 (10)2016-11-15 XXXX超融合云数据中心方案建议书2。
4 软件拓扑图 (9)三. 方案设计说明 (11)3。
1 方案概要............................................................................................................. 错误!未定义书签。
3.2 配置清单 ................................................................................................................ 错误!未定义书签。
3.3 配置说明 ................................................................................................................ 错误!未定义书签。
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究俞雪永胡毓宁陈利锋柯海丰(浙大城市学院计算机与计算科学学院，浙江杭州 310015)摘要：论文分析了浙大城市学院实验室的规划现状，就计算数据中心在更新配置时资金投入过大、服务器资源利用率不高的问题，研究了当前云计算的相关技术，提出了基于云计算的服务虚拟化的解决方案。
该方案通过在数据中心高性能的计算机刀片群集上建立服务器虚拟化资源池的方式，利用Web进行资源管理以及对平台的访问和资源的调用，从而实现服务器虚拟化管理和应用，提高资源利用率，节约建设成本，降低设备管理和维护的工作量，提高了数据中心的服务能力和支撑水平。
关键词：云计算；服务器虚拟化；数据中心DOI: 10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X07.20200402为了适应新时代高校人才培养的需求，浙大城市学院计算分院从 2011 年至今投入大量的经费，通过对兄弟院校的实地考察，建立了教学与科研一体化的数据中心。
目前数据中心机房物理服务器数量众多，设备投资大，机房空间占用大和电力消耗居高不下 ,同时大部分理员可以根据需要将一台或多台虚拟机分配给一个或多个用户，而用户桌面上不再需要部署性能强大的 PC，而只要部署一台安全、易管理的云计算终端就可以连接到数据中心的虚拟服务器并使用该虚拟机，通过网络把服务器端的虚拟主机传输到客户端并展现给最终用户。
一、服务器虚拟化的可行性与必要性时间服务器 CPU 利用率相对较低，较高的能耗和传统的网络基础架构在一定程度上阻碍了信息化的可持续发展，因此迫切需要可持续发展的信息系统的可靠和稳定的支撑。
经过国内外的调研和对比，认为云计算虚拟化平台成为解决以上问题的最佳方案。
服务器虚拟化作为虚拟化技术又一个快速兴起的潮流，越来越多的企业开始接受虚拟化技术来实现企业的服务器基础架构[2]。
通过服务器虚拟化技术在一台性能强大的服务器上虚拟出若干台虚拟服务器[3]，用户或管理员可以在该虚拟机中安装操作系统、应用程序等，管计算数据中心承担着浙江大学城市学院计算分院教学信息化平台、IT 项目建设与科研管理的重任。
基于云计算技术的数字图书馆云服务平台架构设计
基于云计算技术的数字图书馆云服务平台架构设计杨毅【摘要】网络信息技术的发展，产生了大量的数据信息，出现比较严重的信息冗余和过载情况，提高了用户获取需要信息的难度，为传统的数字图书馆信息服务方式提出了新的难题，因此本文以云计算技术为基础，设计了数字图书馆云服务平台，阐述了其中应用的技术和服务流程、运行机制，提高了图书馆资源的利用率。
%The rapid development of network information technology,a large amo unt of data information are produced,in this case the information redundancy a-nd overload become more serious,people can not obtain information as soon as possible,a-ll of these put forward new challenge to the traditional information service of digital l-ibrary.So this pa per design a new digital libraries cloud services platform,which based on the cloud computing technology.wh at’s more,it makes detailed description of the applied technologythe service process,operation mechanism. Through this platform,the use of library reso-urces will be improved.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】5页(P19-23)【关键词】数字图书馆;云服务平台;运行机制【作者】杨毅【作者单位】四川护理职业学院，四川成都，610100【正文语种】中文【中图分类】TN915.41云计算技术具有很多优点，如虚拟化、规模超大、可扩展性高、易用性、价格低廉价、按需服务等，因此，在数字图书馆服务共享平台建设中应用云计算技术，可以提高资源的利用率和共享度。
软件项目技术方案(模板)
软件项目技术方案(模板)本文没有明显的格式错误或有问题的段落，但可以进行小幅度改写：编写技术方案是项目实施过程中至关重要的一步。
技术方案的编制需要以项目或课题任务书为基础，并要求内容描述明确、适用性清晰。
在编写技术方案时，各项目或课题可以根据自身特点进行适当调整。
以下是编制技术方案时可以参考使用的要求：1.把项目或课题研究内容作为目标，以待解决的关键技术问题作为手段，以研究方法为指导，明确清晰地阐述研究思路、技术路线以及技术架构、技术方法等。
2.清晰地描述与课题间或内部相关研究内容、待解决关键技术问题的关联关系。
一、前言本文旨在研究一种新型技术的开发和应用，以提高相关领域的效率和质量。
本文适用于相关领域的专业人士和研究者。
1.1 适用范围本文适用于涉及到该新型技术的领域和行业，包括但不限于科研机构、企业、工程项目等。
1.2 术语与解释本文中出现的术语和缩写，如有需要，将在文章中进行解释和说明。
二、研究要求2.1 研究发展现状在进行技术研发前，需要对该领域的发展现状进行了解和分析，以便确定技术方向和目标。
2.2 技术研发背景和意义在确定技术方向和目标后，需要深入了解该技术的研发背景和意义，以便更好地推动技术的发展和应用。
三、研究目标和内容本文的研究目标是开发一种新型技术，并将其应用于相关领域，以提高效率和质量。
本文的研究内容包括技术方案的设计和实现，以及技术应用的推广和应用。
四、技术方案4.1 需求分析概述在确定技术方案前，需要对相关领域的需求进行分析和概述，以便更好地满足市场和用户的需求。
4.2 研究思路和技术路线在进行技术研发时，需要明确研究思路和技术路线，以便更好地推动技术的发展和应用。
4.3 技术可行性分析在确定技术方案后，需要进行技术可行性分析，以便确定技术的可行性和可行性的程度。
4.4 技术架构设计在确定技术可行性后，需要进行技术架构设计，以便更好地实现技术的研发和应用。
4.5 关键技术选型和创新点在进行技术研发时，需要选取关键技术和创新点，以便更好地推动技术的发展和应用。
TRS WCM6.5介绍
TRS WCM6.5介绍关于TRS WCM6.5 (1)内容管理新需求 (1)TRS WCM6.5突破传统内容管理 (2)深入了解 (3)集群带来的改变 (3)基于云服务模式的体系架构 (4)功能看点 (5)TRS WCM6.5应用 (8)各方观点 (9)关于TRS WCM6.5内容管理新需求优秀的内容管理能帮助组织迅速、灵活地部署基础的信息管理工具，始终以平台化、综合化的模式应用，随时准备组织的进一步应用扩展，提供更高效专业的内容服务。
内容管理涵盖Intranets、Internet和Extranets应用，是组织进行内容创建、传播、利用的最佳平台。
内容管理要适应富媒体时代的需要：各种图片、视频等多媒体信息越来越凸显其重要性，传统的以文档管理技术已经不能满足专业媒体资料管理的需要。
内容管理存在大规模的应用的需求：大型的政府部门以及企业，不仅规划本级单位的内容平台，还需要将这种应用向各下属机构、同级部门进行覆盖，从而实现统一的群集应用。
内容管理需要提供更多的服务模式：单纯地搭建一个发布新闻的Web网站，已经无法满足组织的各种服务性要求。
内容管理不能仅局限于协作管理、信息发布这样的传统服务，还需要充当组织进行网站办事、场景服务的助手，提供各种人性化、个性化、专业化的服务。
内容管理要满足资源整合的要求：企事业单位面临资源分散、系统异构、应用单一、共享困难、管理水平参差不齐等问题，需要利用灵活、可扩展、弹性的内容管理平台。
TRS WCM6.5突破传统内容管理众所周知，建设由数百个网站组成的网站群，单独建设单独维护而带来的高成本、运营难度，将出现大量的重复建设及资源消耗。
我们不妨以中国科学院正式上线了一个由270余个网站组成的网站群为例。
在过去，这样庞大的工程，需要的投入是难以想象的，而建成后，内容管理，运营难度，高成本也通常会居高不下。
从这样的庞大工程中获得启发和经验，TRS进行了技术、架构和服务模式的创新，通过与云计算模式的融合，支持集群架构，使得内容管理和网站群能够快速响应不断变化的业务需求，满足用户建立企业级，乃至全球级大规模内容管理服务体系，并开展SaaS业务的要求。
超融合基础架构
超融合基础架构将计算、网络和存储等资源作为基本组成元素，根据系统需求进行选择和预定义。这种方式 基于现有的硬件模块，因此能够实现快速扩展，并且如果不同模块之间相互兼容，那么扩展过程将会非常简单。 超融合基础架构这种预配置产品前期会产生大量开销，因为企业不仅需要支付技术费用，还需要请厂商完成完成 相关集成工作。随着时间延长，超融合基础架构总拥有成本能够控制在合理范围之内。用户在更改和升级基础组 件方面拥有部分灵活性，但仅限于超融合基础架构厂商允许的范围之内。在超融合基础架构当中，存储控制器仍 然是硬件设备，并且由“传统”存储区域网络（SAN）或者网络附加存储（NAS）解决方案所控制。
（1）分布式存储系统：构建在虚拟化平台之上，在服务器虚拟化基础上，通过部署存储虚拟设备的方式，对 本地存储资源进行虚拟化，再经集群整合成资源池，为应用虚拟机提供存储服务。
（2）高速网络：GE/10GE以太网交换机，或者Infiniband光纤交换机为分布式计算和存储集群提供可扩展 和高可用性的网络通道。
（3）统一管理平台：其管理程序除了提供硬盘或SSD硬件抽象层之外，还提供工作负载邻接、冗余、故障迁 移、管理和容器化作用。
因此，超融合架构可以基于X86服务器等低单价企业服务器为基础，对服务器的内置硬盘资源进行虚拟化， 提供 raid后的存储空间供服务器使用。服务器采用集群的方式部署在数据中心的多个机架内，通过机架间及机 架内的高速二层交换网络提供极高的连接可靠性。整个超融合集群系统，以一个2UX86机架服务器提供40TB裸容 量为例，一个100个服务器组成的集群可以提供4PB的存储容量，可满足90%以上企业的业务增长需求。通过批量 采购的商用服务器可使基于超融合架构建设的数据中心具有较高的性价比。
阿里云体系架构范文
阿里云体系架构范文
阿里云是阿里巴巴全球服务的云计算产品，是一个基于互联网的云计算平台，提供基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）服务，可以为企业客户提供更加灵活和高效的云服务，同时也可以为终端用户提供更加安全的云存储空间。
在中国，阿里云已经独立于阿里巴巴集团成立，专注于提供专业的全球云计算服务。
阿里云为企业提供了一套完整的云计算体系架构，包括面向云应用的基础设施即服务（IaaS）、面向开发者的平台即服务（PaaS）、面向服务的软件即服务（SaaS）、可信赖的安全服务和智能管理。
阿里云的IaaS体系架构包括多种物理计算资源，如虚拟机、容器、服务器、存储、网络等，这些物理计算资源可以被用户自主定制，以满足基于云的应用需求。
阿里云在PaaS方面，提供了面向开发者的应用开发环境和基础服务，包括存储服务、内容分发加速、身份认证、负载均衡、缓存、应用监控、高可用服务、数据库实例等，可以帮助开发者快速搭建和管理灵活的应用架构，并为应用提供可靠的运行环境。
基于云存储的网盘系统架构及关键技术研究
点上分发读写请求。
在扩展性方 面， 基于 Ｍ ｏ Ｆ 集群 ， ｏｓ Ｓ ｅ 系统支持对存储节
・
点、 服务节点的在线扩展以及对存储域的在线扩容， 实现业 务不中断的前提下对服务节点、 存储节点的添加。 对于存储
容量 的扩展性 ． 系统对业务流 与数据流进行 了分离 ， 流 业务
存储节点 ： 负责和用户 之 间的数 据流 ， 听从 主控节
点的调度， 提供存储空间， 并为客户提供数据传输。
图 ２ ＭｏｓＦ ｏｅ Ｓ与 集 群 架 构
电信科学 ０ ２ 事 ｌ ２ １ ｜ 第一ｉ 。
பைடு நூலகம்
（） ２数据隔 离
下载 ； 持文件 目录 的浏览 ； 支 支持文件 和文件夹的移 动 、 重
的Ｍ ｏ Ｆ 存储节点上 （ ｏｓ Ｓ ｅ 在此基础上，ｏｓＦ 保证了数据自 Ｍｏ Ｓ ｅ 愈） ， 保证了 任意单节点出现故障时不影响数据的完整性， 并通
过多种安全加密措施最大程度地保证 了数据存储的可靠性 。
主要适用于超大数据集的应用程序处理。 Ｍ ｏ Ｆ 是一个开源免费的分布式文件系统， ｏｓ Ｓ ｅ 它是一
主控节点获取． 而数据流通过访问存储节点获取， 这种业 务流与控制流分离的模式大大提高了数据的存取效率。
Ｆｓ Ｆ 、 ｏｓ Ｓ 这些分布式文件系统各有特点， ａ Ｄ Ｓ Ｍ ｏｅ 等， ｔ Ｆ 有些
不具有 通用性 ， 而只适 用于特 殊 的应用场 景 ， 比如 ，Ｄ Ｓ Ｈ Ｆ
在可靠性方面， 每个文件经过分块双份存储于两个不同
・
数据隔离、 信息加密、 传输加密等技术手段， 保障用户数据
的私密性与安全性 。 （） １权限控制
云计算体系结构
云计算体系结构云计算基本原理云计算是对分布式处理（Distributed Computing）、并行处理（Parallel Computing）和网格计算（Grid Computing）及分布式数据库的改进处理，其前身是利用并行计算解决大型问题的网格计算和将计算资源作为可计量的服务提供的公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速发展后萌生出云计算。
许多云计算公司和研究人员对云计算采用各种方式进行描述和定义，基于云计算的发展和我们对云计算的理解，概括性给出云计算的基本原理为：利用非本地或远程服务器（集群）的分布式计算机为互联网用户提供服务（计算、存储、软硬件等服务）。
这使得用户可以将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算可以把普通的服务器或者PC连接起来以获得超级计算机计算机的计算和存储等功能，但是成本更低。
云计算真正实现了按需计算，从而有效地提高了对软硬件资源的利用效率。
云计算的出现使高性并行计算不再是科学家和专业人士的专利，普通的用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来的便利，使人人都有机会使用并行机，从而大大提高了工作效率和计算资源的利用率。
云计算模式中用户不需要了解服务器在哪里，不用关心内部如何运作，通过高速互联网就可以透明地使用各种资源。
云计算体系结构云计算是全新的基于互联网的超级计算理念和模式，实现云计算需要多种技术结合，并且需要用软件实现将硬件资源进行虚拟化管理和调度，形成一个巨大的虚拟化资源池，把存储于个人电脑、移动设备和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。
按照最大众化、最通俗理解云计算就是把计算资源都放到互联网上，互联网即是云计算时代的云。
计算资源则包括了计算机硬件资源（如计算机设备、存储设备、服务器集群、硬件服务等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境、软件服务）。
云计算体系结构云计算平台是一个强大的“云”网络，连接了大量并发的网络计算和服务，可利用虚拟化技术扩展每一个服务器的能力，将各自的资源通过云计算平台结合起来，提供超级计算和存储能力。
2013项目经理及高级项目经理D组考试题汇总含答案12月18日整理
1.以下关于计算机软件著作权的叙述正确的是（B.《..保护条例..》 D....软件盗版者）2. 公有云和私有云基础架构的基础不包括（A.虚拟化和分布式C.并行和分布式）3.（A.服务器集群）为了提供虚拟服务器提供并发量的用户请求处理、大运算处理，用户Web应用服务，云….4.2008年（A.IBM）先后在无锡和北京建立了两个云计算中心5.将平台作为拂去的云计算服务类型是（B.PasS）6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是（A.IaaS）7.通过在Iaas计算机制中，系统管理模块的核心功能是（A.负载均衡）8.云计算体系结构中（C.管理中间件层）负责资源管理、任务管理用户管理按安全管理等工作。
9.云计算按照服务类型大致可以分为（A.IaaS B.Paas C.SaaS）10.下列不属于Google云计算平台技术架构的是（D.弹性云计算EC2）11.在目前GFS集群中，每个集群包含（B.几千个）个存储节点12.下列选项中，那条不是GFS选择在用户态下实现的原因（D.容易扩展）13.GFS中主服务器节点存储的元数据包含这些信息（BCD）14.单一主服务器（Master）解决性能呢个瓶颈的方法是（ABCD）15.（B.MapReduce）书Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式…16. MapReduce通常把输入文件按（C.64）MB来划分17. MapReduce适用于（D.可以并行处理的应用程序）18.与传统的分布式程序设计相比，MapReduce封装了（ABCD）等细节，还提供了一个简单而强大的接口。
19.（D.Bigtable）是Google的分布式数据存储与管理系统。
20.在Bigtable中（A.GFS）主要用于存储子表数据以及一些日志文件21. Google App Engine使用的数据库是（C.Date store）22. Google App Engine目前支持的编程语言有（A.Python D.Java）23.亚马逊AWS采用（A.未使用）虚拟化技术24. 亚马逊将区域分为（A.地理区域 C.可用区域）25.下面选项属于Amazon提供的云计算服务是（ABC）26.不属于弹性云EC2包含的IP地址的是（C.隧道IP地址）27.在EC2的安全与容错机制中，一个用户目前最多可以创建（B.100）安全组28.EC2常用的API包含下列哪些类型的操作（ABCD）29.S3的基本存储单元是（B.对象）30.S3采用的专门安全措施是（A.身份认证B.访问控制列表）31.在云计算系统中，提供云端服务模式是（D.微软）公司的云计算服务平台。
基于多云架构的“自然资源云”管理平台研究与实践
基于多云架构的“自然资源云”管理平台研究与实践李佳临，于志刚，林洋（自然资源部信息中心，北京100830）摘要：全面整合原国土、海洋、测绘地理信息等部门的IT基础设施资源，建设由自然资源部主节点和各分节点构成的分布式"自然资源云”。
在IT基础设施资源现状及问题分析基础上，提出了基于多云架构的“自然资源云”管理平台技术架构，阐述了平台主体功能，初步探讨了“多云”对接实践，提升了自然资源部主节点云管平台“多云”管理能力和设备使用效能。
云管平台与FusionSphere云软件OpenStack对接，实现了资源的监控、分配和管理'为“自然资源云”分节点接入提供了有益的借鉴。
关键词：多云；“自然资源云”；云管平台；OpenStack0引言根据“自然资源云”（原“国土资源云”）建设总体框架，自然资源网络与数据中心建设了云管平台。
该平台基于不动产登记信息管理系统所使用的计算、存储、网络等基础设施资源，提供高并发、高可靠、高弹性和快速上线的云资源环境，为应用开发、业务协同和数据共享提供了支撑，实现了已有资源的全面管理、动态分配和应用的集成化展示、一体化服务。
国家机构改革后，自然资源部系统一些单位独立的数据中心运行环境，形成了各自的私有云或混合云基础设施，这些基础设施在建设机制、技术标准和应用模式方面存在较大的差异m。
IT基础设施资源独立且分散建设的现状降低了资源的使用效率和管理的便捷性，制约了统一的“自然资源云”服务体系的形成。
为满足机构改革和业务融合后自然资源国家级应用和系统的集中部署需求，根据《自然资源部信息化建设总体建设方案》，充分整合利用“国土资源云”和海洋、测绘地理信息部门已有的计算、存储等基础设施资源，进一步优化资源配置，扩展和强化云中心计算与存储能力，建设由自然资源部主节点和各分节点构成的分布式“自然资源云”，并租用公有云资源，扩充重庆备份中心的存储资源“。
1技术内容与特点“自然资源云”管理平台在现有自然资源网络与数据中心主节点各类资源的基础上，采用多云架构的技术路线进行升级改造，统筹考虑计算资源、存储资源、网络资源、安全资源、运维管理等要素，使其具备整合和集成多个分节点的各类基础设收稿日期：2020-03-15；修回日期：2020-03-23基金项目：自然资源部部门预算项目“全国土地信息集成与监测监管”（121101000000170002）。
云计算平台的资源预留与调整策略
云计算平台的资源预留与调整策略云计算是一种基于互联网的计算模式，它提供了一种灵活的方式来访问和管理计算资源。
在云计算平台中，对于资源的预留与调整策略至关重要。
合理预留和灵活调整可帮助提高资源利用率、降低成本、提高系统性能等，下面让我们深入探讨。
1. 资源预留策略在云计算平台中，资源预留是指为用户预留一定数量的计算资源，用于满足其特定的需求。
资源预留的主要目的是确保用户在忙时也能获得所需资源，避免因为资源紧张而导致系统崩溃或响应时间过长的问题。
在实际应用中，资源预留策略可以根据用户的需求进行灵活调整。
对于高频率的请求，可以事先预留更多的资源，以保证用户能够在短时间内获得所需计算能力。
而对于少量或低频率的请求，则可以适当降低资源预留量，以节省成本。
2. 资源调整策略资源调整是指根据实际需求，对云计算平台中的资源进行动态调整。
资源调整的目的是合理利用资源，降低成本和能源消耗，并提高系统的性能。
在资源调整方面，云计算平台可以根据具体需求采取多种策略。
首先，可以根据负载情况动态调整资源，增加或减少计算节点、存储设备等资源的数量，以满足系统的实时需求。
其次，可以根据用户的使用情况，将资源进行迁移和共享，以提高整体的资源利用率。
此外，还可以采取负载均衡的算法，将请求合理分配到各个节点上，从而实现资源的均衡利用。
3. 资源弹性伸缩策略资源的弹性伸缩是指根据需求的变化，动态调整云计算平台中的资源规模。
通过预测和自动化技术，可以根据用户的需求实时调整云计算平台的规模，以提供更好的服务。
在资源弹性伸缩方面，可以采用自动伸缩的策略。
当系统负载过高时，可以自动增加计算节点和存储设备，以应对高峰时段的需求。
而当系统负载较低时，则可以自动减少资源规模，以降低成本。
此外，在资源弹性伸缩中，还可以采用预测和优化技术。
通过分析历史数据和趋势，可以预测未来的负载情况，并根据预测结果来调整资源规模。
同时，可以通过优化算法和策略，控制资源的分配和使用，以提高整体的资源利用率。
云计算架构中的服务架构优化策略
云计算架构中的服务架构优化策略云计算作为当前最热门的技术之一，已经深入到各种企业和组织的IT系统中，并在实现资源共享和灵活伸缩等方面发挥着重要的作用。
而在云计算的整个架构中，服务架构是最核心的一个环节。
因此，对云计算架构中的服务架构进行优化策略的研究和实施，是实现高效和可靠云计算的关键。
1. 面向服务架构云计算的服务架构是一种面向服务的架构（SOA），它把应用程序的某些功能封装成服务，以便能够对这些服务进行标准化的描述、组装、发现、监控和控制。
面向服务的架构是一种高度可重用的架构风格，能够促进组织内外的信息共享、应用程序集成和业务流程编排，实现快速应对市场变化的能力和成本优化的潜力。
2. 服务架构的三要素在云计算架构中，服务架构的优化需要考虑三个关键要素：可用性、伸缩性和安全性。
（1）可用性：服务的可用性是衡量云计算应用系统质量的重要指标，服务的可用性取决于服务的稳定性、可靠性和响应时间。
实际项目中，可用性因素往往包括网络有无故障、硬盘是否正常、数据库有无挂掉等。
在架构设计时，需要采用冗余技术和应急预案等手段，确保云计算应用系统在任何情况下都能保持良好的稳定性和可靠性。
（2）伸缩性：云计算系统会面临着突发流量和高峰负载等问题，因此，架构的伸缩性是必须考虑的要素之一。
服务的伸缩性是指根据业务需求的变化进行服务实例的动态变更，从而实现资源调配的自动化。
高效的伸缩性能使云计算应用系统得以平衡资源和成本，并快速应对市场的需求。
（3）安全性：对于云计算应用系统而言，安全性是不可忽略的。
云计算的安全性需要从多方面来考虑，如数据安全、身份认证、网络安全和授权管理等，同时也需要考虑平台安全和应用安全等方面。
在设计云计算服务架构时，必须加强安全性的考虑，采用专业的安全技术和安全策略，确保服务架构的安全性能得到升级。
3. 服务架构的优化策略（1）采用微服务架构：微服务架构是一种面向服务的架构风格，它将单体应用程序分解为一组小型服务，每个服务都可以独立开发、部署和维护。
基于云计算的智慧农机服务平台技术研发与应用构建
科技纵横农业开发与装备 2023年第6期基于云计算的智慧农机服务平台技术研发与应用构建陈海锋，章霞东，黎向新，庞承妮，农宏亮，莫建霖（广西农业机械研究院有限公司，广西南宁 530007）摘要：以帮助农户、种植大户、合作社、农机手、龙头企业、农资供应商、农机销售商获取贷款资金进行机械化作业，并根据机械化作业的轨迹申请相关补贴归还贷款，从根本上解决农户因资金困难无法进行机械化作业的难题。
同时，紧密联系农户、农机手和合作社黏合到农机智慧服务平台，撮合农机手和农户之间作业沟通问题，提高服务效率。
打通农户难以获得国家补贴资金的问题，让国家补贴资金顺利达到农户手上，提高农户的种植意愿，通过机械化作业进一步提高产量和种植面积。
协助政府相关部门获取种植面积、种植种类、农机具的数量和分布、补贴的情况等数据，为政府作出决策提供数据支持。
关键词：云计算；机械化作业；物联网；智慧云服务0 引言现代信息技术与农业的深度融合，促使农业进入机械化、数字化新时代，引发农业第三次绿色革命即“农业数字革命”，生产方式正由传统农业向现代、智慧农业变革，现代农机作业及服务也迎来更大的机遇与挑战。
通过发展农业机械化信息事业，利用现代化的信息技术，建立健全综合性农机服务平台的服务管理功能和决策支持体系，对于加强农机信息化宏观调控和微观指导，进一步促进农业机械化、信息化的发展，具有十分重要的意义。
将互联网、物联网、移动通信、卫星导航、大数据、云计算、AI等现代信息技术引入到综合性农机服务平台中，为农业机械化和信息化工作提供新的手段和方法，提高了现代化农业生产的效率，促进了农机化与信息化的融合，将会给政府提供更加有效的监管手段，协调农机组织的任务分配，更好地服务“三农”，促进全国农业现代化和信息化的快速发展。
在此背景下，打造和发展新型农业机械现代化和信息化服务企业成为农机行业发展的新趋势。
1 相关技术综述1）云计算技术。
云计算是一种基于互联网的计算技术，它允许用户通过网络访问共享的计算资源，而无需拥有本地计算设备。
基于“大数据+云平台”的高校全面预算管理信息系统构建
研 究ESEARCH■ 文/马萍萍基于“大数据+云平台”的高校全面预算管理信息系统构建“大数据+云平台”下的高校全面预算管理信息系统构建，优化了高校全面预算管理信息系统，一方面推进了高校财务的精细化发展；另一方面，助推高校实现高质量的发展，加快高校的双一流建设。
高校全面预算管理具有控制成本、科学配置资源等特征，它属于现代高校的一种财务管理模式，包括战略化、人本化、系统化等特点。
传统的高校全面预算管理模式普遍存在着一些问题，如预算的数据采集效率较低、编制水平不高、执行进度缓慢、调整随意性较强、绩效考核效果不佳等等，导致这些问题产生的主要原因之一是高校全面预算管理的现实需求与传统的信息技术水平不协调。
高校只有配备强有力的信息技术和平台设施才能发挥出全面预算管理的最大效能。
在大数据时代，为了更好的满足财务管理的集约化需求，大数据和云计算技术被应用于财务决策和会计工作，推动了高校会计的信息化发展。
基于“大数据+云平台”建立起来的高校全面预算管理系统，使高校财务部门系统和外部系统之间，以及高校内部业务部门之间紧密联系起来，实现高校内业务部门人人参与、共同配合，内部和外部的数据实时传输、资源适当共享，对海量的数据可以通过大数据技术和云平台的相关应用进行处理，使制定的高校发展战略规划更细致、更全面，实现高校资源更加合理的配置。
高校传统全面预算系统的制约因素高校传统全面预算系统中存在的制约因素和亟待解决的问题如下表述：1.编制预算数据缺乏使编制预算过程中数据缺乏的原因主要有三点：首先是数据的来源有限，由于预算过程中的采集数据来源有限，使得高校业务部门在编制预算时会出现决策片面化或者主观化的结果。
其次是数据处理技术有限，由于数据在搜集、整理、分析等过程中的技术限制，使得对决策有用的大量的数据无法有效提取利用。
最后是预算的测算水平有限，测算数据的不精确使得预算金额和实际需求的金额之间存在很大的出入。
2.预算中部门间沟通缺乏全面预算管理中重点强调的是“全面”高校全面预算管理工作的顺利开展，需要高校中治理层、各院系以及各管理部门等全员的协同配合，然而在预算过程中，各部门以及各系统之间往往存在信息不对称和沟通不畅等情况，使得预算信息传递受阻，出现预算的重复审批和预算下拨的不及时等现象。
基于SDDC的私有云基础架构方案与实现
基于SDDC的私有云基础架构方案与实现徐鹏民;孙晓婷;盖凌云【摘要】The rapid development of cloud computing technology puts forward even higher demand for the construction of cloud data center. The traditional infrastructure is difficult to meet the requirement on for agility and scalability by the data center. The private cloud infrastructure based on SDDC(Software-Defined Data Center) extends the virtualization concept to all the data center resources and services, thus to provide abstraction, pooling, and automation of the computing/storage/networking infrastructure services, and at the same time provide a flexible, stable, speedy and standard solution for the enterprises, universities and research institutes. The newly-built data center in Qingdao Agricultural Univ. uses the VMware SDDC solution, and via VMware components, fuses the computing, storage, and network to an integrated software layer, thus to provide daily performance management, capacity optimization, cloud computing and other services for the managing personnel.%云计算技术的飞速发展和普及,对云数据中心的建设提出了更高需求,而传统的架构已经很难满足数据中心对敏捷性和可扩展性的要求.基于SDDC的私有云基础架构,将虚拟化的概念延伸到数据中心的所有资源和服务中,提供计算、存储、网络基础设施服务的抽象、池化和自动化,从而为企业、高校、科研院所等提供一种灵活、稳定、速度、合规的解决方案.以青岛农业大学新建数据中心为例,采用VMware SDDC解决方案,通过VMware组件将计算、存储和网络连接融合到一个集成的软件层上,从而成功为管理人员提供日常性能管理、容量优化、云计算自动化等服务.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2017(050)006【总页数】6页(P1247-1252)【关键词】SDDC;私有云;VMware;虚拟化【作者】徐鹏民;孙晓婷;盖凌云【作者单位】青岛农业大学网络管理中心,山东青岛 266109;青岛农业大学网络管理中心,山东青岛 266109;青岛农业大学网络管理中心,山东青岛 266109【正文语种】中文【中图分类】TP202随着云计算技术的普及，云数据中心飞速发展，为用户节省了大量成本。
从九方面解析智慧教育体系架构
从九方面解析智慧教育体系架构清华大学电化教育中心副主任钟晓流教授从感性和技术两个方面对智慧教育进行了以下定义：从感性上来说，智慧教育的核心是智慧，它是通过一系列直至人性思维的帮助程序，是帮助人类排除干扰、放开心态、开拓思维、创造性思维而实行的教育。
从技术上来说，智慧教育是基于互联网智能感知数据挖掘技术、资源控制技术等深入融为一体化，使人们能便捷地获得知识、高效交流、共享资源服务、直观分析评判、科学处理决策等。
然后，钟晓流教授从以下九个方面对智慧教育体系架构进行了介绍：1.时代特征当今社会已经不是以太网和局域网为主的E时代，而是基于互联网的I时代。
智慧教育的时代特征集中体现在五个方面，简称为“5I”，即一体化(Intergration)、智能化(Intelligent)、全交互(Interactive)、互联网(Internet)、信息化(Information)。
2.校园特征目前，已经进入了智慧校园的时代，关于智慧教育的校园特征，清华大学提出了C-COMS模型,同时，清华立顶环境工程学院、墨尔本大学、美国杜克大学也对其进行了探讨。
然而，这里的C它不是某一个字，它是一个组合的概念，是Cyber、Compound、Calibration、Cloud、Clever的集成，这里的“4C”是智慧、协作、网络、云等的体现。
3.应用手段实际上，智慧教育的应用手段的核心就是数据挖掘，数据挖掘集中体现在以下四个方面：信息汇聚(大数据的汇聚)、信息的集成推送、信息的按需推送(分为单向、双向、多向)、数据分析决策。
4.支撑技术在互联网时代，智慧教育也有它的标志(Logo)，它的核心支撑技术体现在四个方面：智能化控制(i-control)、智能化感知(i-perceive)、智能化管理(i-management)、智能化视窗(i-view)。
其核心灵魂是感知、互动反馈、决策。
智能感知包括设备感知、环境感知、活动感知，在实现远程控制、管理、分析、决策中是很重要的，它是基于互联网才能实现的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｊ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：
ｅ ｖ ｓ ｅ ｅ ｇ ｏ ｓ ｍｐ ｉｎ ｏ ｌ ｕ ｏ ｕ ｉ ｇ ｂ ｃ ｍｅ ｔ ｅ ｇ ｅ ｎ ｃ Ｍｌｎ ｅ ｏ ｔ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ．Ｔ ｉ ａ ｅ ｒ － ａ ｔ ｎ ｒ ｙ ｃ ｎ ｕ ｔ ｆｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｅ ｏ ｈ ｒ ｅ ｈ ｅ ｇ ｆｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｈ ｓｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｎ ｓ
构 ， 对此体 系架构进 行深 入研 究。提 出了基 于服务 器集群 预 留机 制 的动 态分 配策略 ， 以 电力 消耗 为 例进 行 并 并 建模 ， 通过 分析 电力消耗 的成本 函数研 究该 策略 的可行性 及 能 源高 效性 。 实验表 明 ， 策 略 能有 效 平衡 云 用 户 该 等待 忍 耐度和 电力 消耗成本 ， 最 大限度接 收云 用户的前提 下达 到 电力消耗 最低 点 。 在
（ ． ｏｅｅｆＣ ｍ ｕｅ ＆Ｉ ｏｍ ｔｎＴｃｎｌ ｙ ｂ Ｃ ｌｇ Ｅ ｕａｉ ａ ｅｈ ｌ ｙ ｌ ｎ ｎＮ ｒａ ｎ ｅ ｉ ， ｉｘａｇｌ ｎ ｎ４ ３０ 口 Ｃ ｌｇ ｏ ｐ ｔ ｌ ｏ ｒ ｎ ｒａｉ ｅｈｏ ｇ ， ． ｏｌ ｅ ｄｃ ｔｎ ｌ ｃｎ ｏ ，ｔ ａ ｏｍ ｌＵ ｉ ｒｔ Ｘｎ ｉｎ ｅａ ５０ ７， ｆ ｏ ｏ ｅ ｏ ｆ ｏ Ｔ ｏ ｇ ｅ ｖ ｓｙ ｔ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｉｈ ｌｖ ｌｃｏ ｄ ａｃ ｉ ｃｕ ｅｂ ｓ ｄ ｏ ｌｕ ｓ ａ ｃ ｆｈｇ — ｅ ｌｕ ｒ ｈｔ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｃｏ ｄ ｅ ｅ
ｓ ｒ ｅ ｌ ｓｅ ｅ ｅ ｖ ｃ ａ ｉｍ ｅｖ ｒｃｕ ｔｒｒ ｓ ｒ ｅ ｍｅ ｈ ｎ ｓ
ＧＡＯ Ｈｏ ｇ ｑ ｎ ｎ — ｉ ｇ ，ＲＥ ｈ － ｉ Ｎ Ｓ ｕ ｘ ａ ，Ｃ ＨＯＮＧ Ｄ － ｈ ａ ｇ ａ ｓｕ ｎ
关键 词 ：高级 云体 系架构 ；预 留机 制 ； 任务 背叛 ；电力 消耗 ；最小成 本函数 ；云仿 真模 拟 器 中图分 类号 ：Ｔ ３ ３ Ｐ ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ －６ ５ ２ １ ）７ ２ ９ —４ ０ １ ３ ９ （０ ２ ０ －５ ３ ０
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ － ６ ５ ２ １ ．７ ０ ２ ｏ：０ ３６ ／．ｓ ． ０ １３ ９ ．０ ２ ０ ．５ ｓ
Ｋ ｙ ｗ ｒ ｓ ｉ — ｖ ｌ ｌｕ ｒｈ ｅ ｔ ｅ ｅｅｖ ｅ ｈ ｎｓ ｊｂ ｄ ｆ ｔ ｎ ｐ ｗ ｒｃ ｎｕ ｐｉ ； ｉｉ ｉ ｏｔ ｕ ｃｉ ； ｅ ｏ ｄ ：ｈｇ ｌ ｅ ｃ ｄ ａｃ ｉ ｃ ｒ ；ｒｓｒｅｍ ｃ ａ ｉ ｈｅ ｏ ｔ ｕ ｍ； ｏ ｅｅ ｉ ； ｏ ｅ ｏ ｓ ｍ ｔ ｎ ｍ ｎｍ ｚ ｃ ｓ ｆｎ ｔ ｎ ｃｏ ｏ ｅ ｏ
ｐ ｓ ｄ ｔ ｅｈ ｇ － ｖ ｌ ｌｕ ｒ ｈ ｔｃｕ ｅｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｒ ｙ ａ ｒ ｅａ ｄｃ ｒｉｄ ｏ ｏ ｏ ｇ ｅ ｅ ｒ ｈｏ ｔ ｏ ｅ ｈ ｉ ｈ ｌ ｅ ｏ ｄ ａｃ ｉ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｅ ｅ ｇ －ｗａ ｎ ａ ｒ ｎ ａｔ ｒ ｕ ｈ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｉ．Ａｎ ｉ ａ ｅ ｕ ｏ － ｅ ｃ ｅ ｅ ｈ ｄ ｔ ｓ ｐ ｒｐ ｔ ｒ ｈ ｐ ｆ ｗａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｌ ｃ ｔ ｎ ｓｒｔ ｇ ａ ｅ ｎ ｓ ｒ ｅ ｌ ｓｅ ｅ ｅ ｅ ｍｅ ｈ ｎｓ ｒ ｙ ａ ｃ ａ ｌ ａｉ ｔ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｖ ｒｃｕ ｔｒ ｒ ｓ ｒ ｃ ａ ｉｍ． Ｔ ｋｎ ｏ ｅ ｏ ｓ ｍｐｉ ｎ ａ ｘ ｍｐ ｅ ｆ ｒ ｈ ｏ ｏ ａ ｙ ｖ ａ ｉ ｇ ｐ ｗ ｒ ｃ ｎ ｕ ｔ ｓ ｅ ａ ｌ ｏ ｏ ｍｏ ｅｉ ｇ ｔ ｔ ｄ ｅ ｈ ｅ ｓｂｌ ｙ ａ ｄ ｅ ｅｇ ｆ ｃｅ ｃ ｆｔ ｉ ｓ ａｅ ｙ ａ ａｙ ｉ ｇｔ ｅ ｃ ｓ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ｅ ｐ ｗ ｒｃ ｎ ｕ — ｄ ｌ ，ｉ ｓｕ ｉｄ ｔ ｅ ｆａ ｉ ｉ ｔ ｎ ｎ ｒ ｅ ｉｉｎ ｙ ｏ ｓ ｔ ｔｇ ｂ ｎ ｌ ｚ ｏ ｔ ｕ ｃｉ ｆ ｏ ｅ ｏ ｓ ｍｐ ｎ ｉ ｙ ｈ ｒ ｙ ｎ ｈ ｏ ｈ ｔ ｔｎ ｉ ．Ｅ ｐ ｒｍｅ ｔｌｒ ｓ ｈ ｓ ｏ ａ ｈ ｒｐ ｓ ｄ ｓｒｔ ｇ ａ ｆ ｃ ｉｅｙ ｂ ａ ｃ ｅ ｗ ｉ ｎ ｅ ｒ ｅ ｏ ｌｕ ｓ ｒ’ ｏｅ ａ ｃ ｏ ｘｅ ｉ ｎ ａ ｅ ｕ ｈ ｗｓｔ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔａｅ ｃ ｎ ｅｆ ｔ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ａ ｔ ｇ ｄ ｇ ｅ ｆｃｏ ｄ ｕ ｅ ｓ ｔｌ ｒ ｎ ｅ ｈ ｔ ｙ ｅ ｖ ｌ ｈ ｉ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｗ ｒｃ ｎ ｕ ｔ ｎ ｃ ｓ ｎ ｎ ｍｉｅ ｔ ｅ ｐ ｗ ｒｃ ｎ ｕ ｔ ｎ ａ ｅ ｐ ｅ ｓ ｆｒｃ ｉｉ ｇ ｕ ｅ ｓａ ｒ ｓｐ ｓｉ ｌ ． ｎ ｈ ｏ ｅ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｏ ｔａ ｄ ｍｉ ｉ ｚ ｏ ｅ ｏ ｓ ｍｐ ｉ ｔｔ ｒｍｉ ｏ ｅｖ ｎ ｓ ｒ ｓｍｏ ｅ ａ ｏ ｓｂ ｅ ｏ ｈ ｏ ｈ ｅ ｅ
高宏卿 任淑霞 种大双 ， ，
（ 南师范 大学 ａ计算机 与信 息技 术学 院 ； ． 育技 术 系，河南 新 乡 ４３０ ） 河 ． ｂ教 ５０７ 摘 要 ：云计算数 据服务 中心的 巨大能 源消耗 成 为 其发 展 的 绿 色挑 战 ， 出 了基 于能 源 感知 的 高级 云体 系 架 提
第２ ９卷 第 ７期
２１ ０ ２年 ７月
计 算 机 பைடு நூலகம் 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ ｏ
Ｖ０ ． ９ Ｎｏ ７ １２ ．
Ｊ １２ １ ｕ．０ ２
基 于 服 务器 集 群 预 留机 制 的 高级 云体 系架构 研 究 木