OpenStack框架下数据中心资源优化研究。

简介：
数据中心上部署了各式各样的应用程序，显著地改变了网络应用环境。拥塞的网络性能对用户体验造成了负面影响，甚至可能导致客户流失。因此，如何有效地调度任务并精确控制延迟时间阈值已成为亟待解决的关键问题。基于OpenStack虚拟化框架，我们提出了一种结合马尔可夫链的数据中心资源优化算法，构建了一种在任务接入阶段的优化控制机制，从而实现对数据中心资源的合理分配。 这一优化旨在确保交互负载流的延迟时间始终保持在客户能够接受的阈值之内，最终提升用户的整体体验。实验结果表明，硬件配置水平越高，响应时间越短；然而，这种配置升级带来的性能提升并不十分明显。所提出的算法能够有效地缩短交互负载流请求处理过程中的延迟时间，并且对非交互负载流的延迟时间影响相对较小。此外，该算法在处理高并发请求系统中表现出良好的扩展性，为云服务器资源优化提供了切实可行的解决方案和新的思路。