在当今的IT行业中，云计算作为一项关键技术，其对数据中心（DC）的管理提出了新的挑战。随着云计算平台上的虚拟机（VM）数量的不断增长，虚拟机部署成为了提高资源利用率、缩短用户等待时间、减少性能开销等问题的关键所在。本文讨论的是一篇关于云计算环境下资源评级的虚拟机部署算法的研究，以下为详细知识点。
云计算是一种通过网络按需提供可配置计算资源共享池的模型，资源池包括服务器、存储器、网络以及应用软件等。在云环境中，虚拟化技术至关重要，它可以创建抽象层，允许软件在硬件之上独立运行，虚拟机就是这些抽象层的一种形式。
虚拟机部署问题主要关注的是将虚拟机有效地分配到物理机（PM）上，以最大化资源利用率，同时保持数据中心负载的均衡，并减少由于资源不足导致的虚拟机部署拒绝率。然而，在大规模部署虚拟机时，可能会导致数据中心的总体负载不均衡，以及部署拒绝率高。
为了解决这些问题，本研究提出了一种基于资源评级的虚拟机部署算法（Resource Rating based Placement Algorithm，简称RRPA）。RRPA算法通过考虑构建虚拟网络功能（Virtual Network Functions，简称VNFs）的虚拟机之间的亲和关系、物理机之间的拓扑关系以及链路带宽来选择最适合部署VNF的物理机。通过这种算法，可以提高资源的均衡度，并降低部署的拒绝率。
在算法设计过程中，会考虑到物理机的负载均衡，这是因为数据中心的性能很大程度上依赖于各物理机的负载均衡状态。负载均衡的目的是确保数据中心内的物理机不会出现过载或空闲的极端状态，从而优化资源使用，减少能源消耗，并延长设备寿命。
在部署过程中，还会涉及到用户请求和虚拟机之间的约束关系，例如不同用户可能对负载指标有不同的要求，这也需要在算法中加以考虑。同时，为了适应不同的部署需求，算法还需要考虑性能开销，例如虚拟机部署过程中模板镜像复制时间的减少，以及部署资源开销的降低。
虚拟机部署策略的多样性导致了多种不同的优化目标。例如，有的算法可能会关注于减少用户的响应时间，而另一些算法可能专注于降低部署资源开销。此外，还有算法考虑了宿主机资源利用的最大化，以及宿主机和虚拟机资源量化的问题。
业务灵活性也是部署策略考虑的一个重要因素。例如，某些算法可能根据承载业务对资源依赖程度不同来设定资源权重向量，从而计算待部署虚拟机与物理机性能向量的相对距离，选择最适合的物理机作为宿主机。
除了上述提到的各种部署算法，还有基于云资源管理的其他策略，比如基于成本的算法、基于服务质量的算法等。这些策略在选择物理机部署虚拟机时会考虑不同的性能指标。
云计算环境下虚拟机部署的策略和算法是多样的，每种策略都有其独特的优化目标和考虑因素。本文提出的方法，即RRPA，提供了一种新的角度，通过考虑虚拟机之间的亲和关系和物理机之间的拓扑关系来优化虚拟机部署，从而实现资源均衡和降低部署拒绝率的目标。这对于提高云计算数据中心的效率和可靠性具有重要意义。
