基于数据挖掘的电力云资源规划调度

随着虚拟化技术的应用，数据中心的资源利用率已经得到一定程度的提高，但是云资源通常还是根据用户提出的需求预先分配，资源利用率仍然有待提高。为了进一步改进资源利用率，云中心的实际资源需求可分为“周期资源”及“峰期资源”。“周期资源”可以通过历史规律，利用递阶成分负载模型进行分析，预测出数据中心大部分时间的资源需求；“峰期资源”主要是满足短时间内的各种高峰资源需求，这种需求应用了排队论及随机均衡算法模型并根据实际应用的需要动态启用、分配和收回资源。通过使用资源收集与分配守护进程对云中心资源需求进行规划调度实验，效果明显，从而为云中心资源利用率的提升及节能减排提供了一种有效途径。