云环境下基于多属性层次分析的虚拟机部署与调度策略.docx

云环境下基于多属性层次分析的虚拟机部署与调度策略
云计算的出现为企业和个人提供了便利和效率。云计算平台上能够分配计算资源，以满足用户的需求。云计算服务商收集了大量的硬件资源，比如服务器和存储设备，能够运行大量的虚拟机。管理这些虚拟机是一个非常复杂的问题。因此，如何更有效的管理虚拟机资源，提高资源的利用率，已经成为一个热门的话题。
本文基于多属性层次分析的思想，提出一种高效的虚拟机部署和调度策略。我们使用MAH层次结构来描述属性之间的关系，并使用ELECTRE方法来确定虚拟机部署和调度的优先级。
首先，我们定义了三个关键属性：计算能力、存储能力和网络速度。这三个属性直接影响虚拟机的性能和用户的体验。我们通过MAH层次结构描述这三个属性之间的关系。计算能力和存储能力的权重相等，而网络速度的权重略低一些，因为虚拟机之间的网络通信相对较少。因此，计算能力和存储能力的子属性权重相同，而网络速度的子属性权重略低。
在确定了属性权重后，我们使用ELECTRE方法来确定虚拟机的部署和调度优先级。ELECTRE是一种常用的支持多属性决策的方法。我们使用ELECTRE将虚拟机的属性值，如计算能力、存储能力和网络速度与参考值相比较，根据计算得到虚拟机优先级的排名，并根据优先级进行虚拟机的部署和调度。
具体而言，我们先确定每个虚拟机的属性值，计算它们相对于参考值的差异并计算加权平均值。然后使用一个阈值将虚拟机分为不同的组。每个组内的虚拟机优先级相同，因此可以根据优先级顺序部署和调度虚拟机。
我们的实验结果表明，基于多属性层次分析的虚拟机部署和调度策略能够显著提高云计算平台的性能。我们的方法不仅提高了资源的利用率，也提高了虚拟机的性能和用户的体验。此外，我们的方法也易于实现，因为它基于经典的多属性决策方法。
综上所述，我们提出一种基于多属性层次分析的虚拟机部署和调度策略，使用ELECTRE方法确定虚拟机的优先级。我们的实验结果表明，我们的方法能够提高云计算平台的性能和用户的体验。虽然我们的方法还需要在更大规模的实验中进行测试，但我们相信这是一个有希望的研究方向。