CN104572307A - 一种对虚拟资源进行弹性调度的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于云计算技术领域,并提供了一种对虚拟资源进行弹性调度的方法,包括:S1、通过状态采集模块获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据,并保存至数据库;S2、当处于运行状态的节点集合中的节点触发调度策略时,由资源调度模块向该节点发送迁移指令,并由迁移模块执行迁移操作;S3、资源调度模块判断该节点是否满足闲置状态;若是,则关闭该节点并将该被关闭的节点加入到候补处于运行状态的节点集合中;若否,则不关闭该节点。通过发明,实现了对计算机集群服务中的虚拟资源进行合理地弹性的调度,避免了对虚拟资源的盲目配置,降低了集群服务器的能耗与系统开销。

Description

一种对虚拟资源进行弹性调度的方法
技术领域
本发明属于云计算技术领域,尤其涉及云计算技术中的虚拟化资源调度技术领域,尤其涉及集群服务器中对处于运行状态或者关闭状态的节点所形成的虚拟资源进行弹性调度的方法。
背景技术
随着云计算技术的发展,对计算机集群服务器提出了更好的要求。虽然计算机集群服务器的容量及运行速度越快,其相应能够开启并顺利运行的虚拟机数量也会越多。但同时,计算机集群服务器的能耗以及系统开销也会显著增加。
现有的资源调度方案采用了在开通资源的时候,会按照一定的调度算法来选择目标服务器。通常的调度算法通常以物理集群的内存以及CPU状态为依据。该方案属于静态的资源调度策略。虽然现有技术在一定程度上实现了资源的均衡负载,但如果集群服务器中的某个处于运行状态的节点的负载突然增高但负载增高维持的时间不长时,集群服务器会盲目地为该节点增加系统配置。这在一定程度上会对整个集群服务器的CPU、内存、带宽、能耗造成较大的浪费。
有鉴于此,有必要对现有技术中的用于计算机集群服务器的对虚拟资源进行调度的方法予以改进,以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于公开一种对虚拟资源进行弹性调度的方法,用以根据虚拟机的负载情况,选择性的增加或者关闭节点,从而降低计算机集群服务器的能耗以及系统开销。
为实现上述发明目的,本发明提供了一种对虚拟资源进行弹性调度的方法,所述方法包括:
S1、通过状态采集模块获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据,并保存至数据库;
S2、当处于运行状态的节点集合中的节点触发调度策略时,由资源调度模块向该节点发送迁移指令,并由迁移模块执行迁移操作;
S3、资源调度模块判断该节点是否满足闲置状态;若是,则关闭该节点并将该被关闭的节点加入到候补处于运行状态的节点集合中;若否,则不关闭该节点。
作为本发明的进一步改进,所述步骤S1中的节点状态数据包括虚拟资源调度影响因素,以及虚拟资源类型定义;所述虚拟资源调度影响因素包括:CPU利用率、内存利用率、带宽利用率以及耗电量。
作为本发明的进一步改进,步骤S1中的所述“通过状态采集模块获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据”具体为:通过状态采集模块采用周期间隔的方式读取节点中的/proc/目录下的文件信息,并根据其所获取的两次节点状态数据计算内存利用率、CPU利用率、带宽利用率以及耗电量。
作为本发明的进一步改进,所述资源调度模块发送的迁移指令经由消息队列模块,并通过消息队列的方式发送至节点的迁移模块。
作为本发明的进一步改进,所述消息队列模块采用RabbitMQ或者Qpid的通讯方式传递迁移指令。
作为本发明的进一步改进,所述步骤S2中的迁移操作是热迁移操作。
作为本发明的进一步改进,所述步骤S2中的迁移策略包括虚拟机迁移策略、虚拟机选择策略以及虚拟机定位策略。
作为本发明的进一步改进,所述虚拟机迁移策略具体为:在设定时间段内,对始终高于设定负载阈值的处于运行状态的节点采集n组负载值,并利用p阶自回归模型预测下一个相同时间段内的负载值;
若处于运行状态的节点的负载值仍然高于负载阈值时,则触发迁移任务;
若处于运行状态的节点的负载值仍然高于负载阈值时,则不触发迁移任务;
其中,设定时间段为1至10分钟。
作为本发明的进一步改进,所述虚拟机选择策略具体为:在节点上调用Libvirt的接口来获取运行状态虚拟机的内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n,并根据内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n来确定是否需要进行迁移操作;其中,所述内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n所设定的阈值均为80%。
作为本发明的进一步改进,所述虚拟机定位策略具体为:当第i个节点内存利用率mi、CPU利用率ui、带宽利用率ni都没有超过设定阈值时,计算该第i个节点被选择为虚拟机迁移目的节点的概率n为处于运行状态的节点个数;其中,第i个节点的权重值wl=((1-ml)+(1-ul)+(1-nl))/3。
作为本发明的进一步改进,所述数据库模块为MySQL数据库。
作为本发明的进一步改进,当集群服务器负载过高时,由资源管理模块在集群服务器中增加一个节点并触发其运行。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:通过本发明,实现了对计算机集群服务中的虚拟资源进行合理地弹性的调度,避免了对虚拟资源的盲目配置,降低了集群服务器的能耗与系统开销。
附图说明
图1为虚拟资源弹性配置的系统结构图;
图2为本发明对虚拟资源进行弹性调度的算法流程图;
图3为本发明对虚拟资源进行弹性调度时发生迁移操作的算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明,但应当说明的是,这些实施方式并非对本发明的限制,本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代,均属于本发明的保护范围之内。
实施例一:
请参图1所示的本发明一种对虚拟资源进行弹性调度的方法的一种具体实施方式。
一种对虚拟资源进行弹性调度的方法,用于对集群服务器100中的多个处于运行状态的节点所形成的各种虚拟资源进行弹性调度,例如虚拟计算资源、虚拟带宽、虚拟存储资源等。该对虚拟资源进行弹性调度的方法包括以下步骤:
首先执行步骤S1、通过状态采集模块获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据,并保存至数据库。其中,该数据库模块30为MySQL数据库。
在本实施方式中,在集群服务器100中包干多个节点,其中处于运行状态的节点定义为运行节点。参图1所示,为简化标示,在图1中仅示出两个运行节点,即运行节点r1与运行节点r2。具体的,每一个运行节点r1、r2中均包含一个状态采集模块401a、402a,以及一个迁移模块401b、402b。每一个运行节点r1、r2中均可以启动若干个虚拟机(VM)。在接下来的详细阐述中,我们以其中一个运行节点r1为例详细阐述。
在本实施方式中,步骤S1中的所述“通过状态采集模块401a获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据”具体为:通过状态采集模块401a采用周期间隔的方式读取节点中的/proc/目录下的文件信息,并根据其所获取的两次节点状态数据计算内存利用率、CPU利用率、带宽利用率以及耗电量。具体的,状态采集模块401a读取处于运行状态的运行节点r1的状态数据的周期为1秒。
需要说明是的,在本实施方式中,将处于运行状态的节点集合定义为开机状态的宿主机集合R=(r1,r2,r3...,rn),并将处于候补状态的节点集合定位关机状态的宿主机集合B=(b1,b2,b3,...,bn)。候补节点(Backup)的作用就是在当前所有运行节点的负载过高时,调度候补节点来实现集群服务器100的负载均衡。
在本实施方式中,该资源调度模块10发送的迁移指令经由消息队列模块20,并通过消息队列的方式发送至节点的迁移模块401a,并且该消息队列模块20采用RabbitMQ或者Qpid的通讯方式传递迁移指令。
具体的,步骤S1中的节点状态数据包括虚拟资源调度影响因素,以及虚拟资源类型定义;所述虚拟资源调度影响因素包括:CPU利用率、内存利用率、带宽利用率以及耗电量。其中,CPU利用率,是指运行节点r1进行服务所占用集群服务器100的CPU时间与其总的统计时间的百分比,并称之为“CPU利用率u”。内存利用率,是指运行节点r1正在使用的内存占集群服务器100总内存的百分比,并称之为“内存利用率m”。带宽利用率,是指运行节点r1的网络接口流量占集群服务器100总带宽的百分比,并称之为“带宽利用率n”。耗电量,是指整个集群服务器100中所有物理机的耗电量之和。
然后执行步骤:S2、当处于运行状态的节点集合中的节点触发调度策略时,由资源调度模块401a向该节点r1发送迁移指令,并由迁移模块401b执行迁移操作。
具体的,在步骤S2中的迁移操作是热迁移操作。通过热迁移操作,可以保证虚拟资源在调度过程中不会中断虚拟机所提供的各种服务或者响应,提高用户体验。
结合参照图2所示,在本实施方式中,步骤S2中的迁移策略包括虚拟机迁移策略、虚拟机选择策略以及虚拟机定位策略。
其中,该虚拟机迁移策略具体为:在设定时间段内,对始终高于设定负载阈值的处于运行状态的节点采集n组负载值,并利用p阶自回归模型预测下一个相同时间段内的负载值;
若处于运行状态的节点的负载值仍然高于负载阈值时,则触发迁移任务;
若处于运行状态的节点的负载值仍然高于负载阈值时,则不触发迁移任务;
其中,设定时间段为1至10分钟,并进一步优选为5分钟。
虚拟机迁移策略,是指确定何时进行虚拟机的迁移操作。配置一个引发虚拟机迁移的负载阈值。需要说明是的,该负载阈值可以通过管理员在集群服务器100中进行人为干预与调整。当运行节点r1的负载超过该设定阈值一段时间之后才触发迁移操作,从而避免了由于用户发起过多的请求或者网络拥堵等外部原因所导致的瞬间负载过高而造成的不必要的虚拟机迁移操作,从而优化了整个集群服务器100所推送给用户的虚拟机的服务性能,防止集群服务器100盲目地为用户(Guest)分配不必要的虚拟资源或者过早分配不必要的虚拟资源,实现了对虚拟资源的弹性调度。
虚拟机选择策略具体为:在节点(即运行节点r1)上调用Libvirt的接口来获取运行状态虚拟机的内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n,并根据内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n来确定是否需要进行迁移操作;其中,所述内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n所设定的阈值均为80%。
在本实施方式中,采用在运行节点r1上调用Libvirt的接口来获取运行状态虚拟机所分配的内存值Actual和实际占用的内存值Rss。得出两者之比USR=Rss/Actual。当USR值越高说明该虚拟机内存占用率越高,当Actual值越少,在进行迁移过程中需要传输的内存状态信息越小。因此,可根据Actual值和USR值来确定需要进行迁移的虚拟机集合。
虚拟机定位策略具体为:当第i个节点内存利用率mi、CPU利用率ui、带宽利用率ni都没有超过设定阈值时,计算该第i个节点被选择为虚拟机迁移目的节点的概率n为处于运行状态的节点个数;其中,第i个节点的权重值wl=((1-ml)+(1-ul)+(1-nl))/3。
在本实施方式中,该步骤S2还包括:当集群服务器100负载过高时,由资源管理模块10在集群服务器100中增加一个节点并触发其运行,即从候补节点集合R中使某一个候补节点启动,使之成为运行节点(未示出)。
最后执行步骤:S3、资源调度模块10判断该节点r1是否满足闲置状态;若是,则关闭该节点r1并将该被关闭的节点加入到候补处于运行状态的节点集合中;若否,则不关闭该节点。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明,它们并非用以限制本发明的保护范围,凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (12)

1.一种对虚拟资源进行弹性调度的方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、通过状态采集模块获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据,并保存至数据库;
S2、当处于运行状态的节点集合中的节点触发调度策略时,由资源调度模块向该节点发送迁移指令,并由迁移模块执行迁移操作;
S3、资源调度模块判断该节点是否满足闲置状态;若是,则关闭该节点并将该被关闭的节点加入到候补处于运行状态的节点集合中;若否,则不关闭该节点。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S1中的节点状态数据包括虚拟资源调度影响因素,以及虚拟资源类型定义;所述虚拟资源调度影响因素包括:CPU利用率、内存利用率、带宽利用率以及耗电量。
3.根据权利要求2中所述的方法,其特征在于,步骤S1中的所述“通过状态采集模块获取处于运行状态的节点集合的节点状态数据”具体为:通过状态采集模块采用周期间隔的方式读取节点中的/proc/目录下的文件信息,并根据其所获取的两次节点状态数据计算内存利用率、CPU利用率、带宽利用率以及耗电量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述资源调度模块发送的迁移指令经由消息队列模块,并通过消息队列的方式发送至节点的迁移模块。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述消息队列模块采用RabbitMQ或者Qpid的通讯方式传递迁移指令。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中的迁移操作是热迁移操作。
7.根据权利要求1或6所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中的迁移策略包括虚拟机迁移策略、虚拟机选择策略以及虚拟机定位策略。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述虚拟机迁移策略具体为:在设定时间段内,对始终高于设定负载阈值的处于运行状态的节点采集n组负载值,并利用p阶自回归模型预测下一个相同时间段内的负载值;
若处于运行状态的节点的负载值仍然高于负载阈值时,则触发迁移任务;
若处于运行状态的节点的负载值仍然高于负载阈值时,则不触发迁移任务;
其中,设定时间段为1至10分钟。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述虚拟机选择策略具体为:在节点上调用Libvirt的接口来获取运行状态虚拟机的内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n,并根据内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n来确定是否需要进行迁移操作;其中,所述内存利用率m、CPU利用率u、带宽利用率n所设定的阈值均为80%。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述虚拟机定位策略具体为:当第i个节点内存利用率mi、CPU利用率ui、带宽利用率ni都没有超过设定阈值时,计算该第i个节点被选择为虚拟机迁移目的节点的概率n为处于运行状态的节点个数;其中,第i个节点的权重值wi=((1-mi)+(1-ui)+(1-ni))/3。
11.根据权利要求1至6、8至10中任一项所述的方法,其特征在于,所述数据库模块为MySQL数据库。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述步骤S2还包括:当集群服务器负载过高时,由资源管理模块在集群服务器中增加一个节点并触发其运行。
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Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106126344A (zh) * 2016-06-30 2016-11-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种任务分配方法及装置
CN106325819A (zh) * 2015-06-17 2017-01-11 华为技术有限公司 计算机指令处理方法、协处理器和系统
CN106339386A (zh) * 2015-07-08 2017-01-18 阿里巴巴集团控股有限公司 数据库弹性调度方法以及装置
CN107070709A (zh) * 2017-03-31 2017-08-18 上海交通大学 一种基于底层numa感知的nfv实现方法
CN107491448A (zh) * 2016-06-12 2017-12-19 中国移动通信集团四川有限公司 一种HBase资源调整方法和装置
CN107589981A (zh) * 2017-09-07 2018-01-16 北京百悟科技有限公司 一种动态电源管理与动态资源调度方法及装置
CN107704313A (zh) * 2017-11-02 2018-02-16 郑州云海信息技术有限公司 一种虚拟机管理方法及其装置
CN108304260A (zh) * 2017-12-15 2018-07-20 上海超算科技有限公司 一种基于高性能云计算的虚拟化作业调度系统及其实现方法
CN108429815A (zh) * 2018-03-23 2018-08-21 重庆邮电大学 基于OpenStack的动态资源调度方法
CN108829520A (zh) * 2017-06-20 2018-11-16 成都虫洞奇迹科技有限公司 一种云环境下服务器资源分配方法和装置
CN109271352A (zh) * 2018-08-18 2019-01-25 王梅 在移动互联网内根据状态信息进行文件预取的方法及系统
CN109788046A (zh) * 2018-12-29 2019-05-21 河海大学 一种基于改进蜂群算法的多策略边缘计算资源调度方法
CN111131375A (zh) * 2019-10-12 2020-05-08 平安普惠企业管理有限公司 接口服务获取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111580937A (zh) * 2020-06-17 2020-08-25 中国人民解放军国防科技大学 一种面向飞腾多核/众核混合集群的虚拟机自动调度方法
CN112416530A (zh) * 2020-12-08 2021-02-26 西藏宁算科技集团有限公司 弹性管理集群物理机节点的方法、装置及电子设备
US11418417B2 (en) 2020-12-21 2022-08-16 Red Hat, Inc. Managing stateful workloads executing on temporarily available resources of a cloud computing system
CN116401066A (zh) * 2023-05-25 2023-07-07 北京志凌海纳科技有限公司 用于提高资源利用率的多虚拟服务的动态调度方法和系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102279771A (zh) * 2011-09-02 2011-12-14 北京航空航天大学 一种虚拟化环境中自适应按需资源分配的方法及系统
US20120297238A1 (en) * 2011-05-20 2012-11-22 Microsoft Corporation Cross-cloud computing for capacity management and disaster recovery
CN103095599A (zh) * 2013-01-18 2013-05-08 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种云计算操作系统中动态反馈加权综合负载调度方法
CN103188345A (zh) * 2013-03-01 2013-07-03 北京邮电大学 分布式动态负载管理系统和方法
CN103617090A (zh) * 2013-12-10 2014-03-05 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种基于分布式管理的节能方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120297238A1 (en) * 2011-05-20 2012-11-22 Microsoft Corporation Cross-cloud computing for capacity management and disaster recovery
CN102279771A (zh) * 2011-09-02 2011-12-14 北京航空航天大学 一种虚拟化环境中自适应按需资源分配的方法及系统
CN103095599A (zh) * 2013-01-18 2013-05-08 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种云计算操作系统中动态反馈加权综合负载调度方法
CN103188345A (zh) * 2013-03-01 2013-07-03 北京邮电大学 分布式动态负载管理系统和方法
CN103617090A (zh) * 2013-12-10 2014-03-05 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种基于分布式管理的节能方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘媛媛 等: "虚拟计算环境下虚拟机资源负载均衡方法", 《计算机工程》 *

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10514929B2 (en) 2015-06-17 2019-12-24 Huawei Technologies Co., Ltd. Computer instruction processing method, coprocessor, and system
CN106325819A (zh) * 2015-06-17 2017-01-11 华为技术有限公司 计算机指令处理方法、协处理器和系统
CN106325819B (zh) * 2015-06-17 2019-08-02 华为技术有限公司 计算机指令处理方法、协处理器和系统
CN106339386A (zh) * 2015-07-08 2017-01-18 阿里巴巴集团控股有限公司 数据库弹性调度方法以及装置
CN106339386B (zh) * 2015-07-08 2019-12-24 阿里巴巴集团控股有限公司 数据库弹性调度方法以及装置
US10613898B2 (en) 2015-07-08 2020-04-07 Alibaba Group Holding Limited Apparatuses and methods for flexible scheduling in a database system
CN107491448A (zh) * 2016-06-12 2017-12-19 中国移动通信集团四川有限公司 一种HBase资源调整方法和装置
CN106126344A (zh) * 2016-06-30 2016-11-16 中国联合网络通信集团有限公司 一种任务分配方法及装置
CN107070709A (zh) * 2017-03-31 2017-08-18 上海交通大学 一种基于底层numa感知的nfv实现方法
CN108829520A (zh) * 2017-06-20 2018-11-16 成都虫洞奇迹科技有限公司 一种云环境下服务器资源分配方法和装置
CN108829520B (zh) * 2017-06-20 2022-03-29 成都灵跃云创科技有限公司 一种云环境下服务器资源分配方法和装置
CN107589981A (zh) * 2017-09-07 2018-01-16 北京百悟科技有限公司 一种动态电源管理与动态资源调度方法及装置
CN107704313A (zh) * 2017-11-02 2018-02-16 郑州云海信息技术有限公司 一种虚拟机管理方法及其装置
CN108304260A (zh) * 2017-12-15 2018-07-20 上海超算科技有限公司 一种基于高性能云计算的虚拟化作业调度系统及其实现方法
CN108304260B (zh) * 2017-12-15 2022-02-22 上海超算科技有限公司 一种基于高性能云计算的虚拟化作业调度系统及其实现方法
CN108429815A (zh) * 2018-03-23 2018-08-21 重庆邮电大学 基于OpenStack的动态资源调度方法
CN109271352B (zh) * 2018-08-18 2021-10-22 上海豹云网络信息服务有限公司 在移动互联网内根据状态信息进行文件预取的方法及系统
CN109271352A (zh) * 2018-08-18 2019-01-25 王梅 在移动互联网内根据状态信息进行文件预取的方法及系统
CN109788046B (zh) * 2018-12-29 2020-06-16 河海大学 一种基于改进蜂群算法的多策略边缘计算资源调度方法
CN109788046A (zh) * 2018-12-29 2019-05-21 河海大学 一种基于改进蜂群算法的多策略边缘计算资源调度方法
CN111131375A (zh) * 2019-10-12 2020-05-08 平安普惠企业管理有限公司 接口服务获取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111131375B (zh) * 2019-10-12 2022-10-04 平安普惠企业管理有限公司 接口服务获取方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111580937A (zh) * 2020-06-17 2020-08-25 中国人民解放军国防科技大学 一种面向飞腾多核/众核混合集群的虚拟机自动调度方法
CN111580937B (zh) * 2020-06-17 2022-11-04 中国人民解放军国防科技大学 一种面向飞腾多核/众核混合集群的虚拟机自动调度方法
CN112416530A (zh) * 2020-12-08 2021-02-26 西藏宁算科技集团有限公司 弹性管理集群物理机节点的方法、装置及电子设备
CN112416530B (zh) * 2020-12-08 2023-12-22 西藏宁算科技集团有限公司 弹性管理集群物理机节点的方法、装置及电子设备
US11418417B2 (en) 2020-12-21 2022-08-16 Red Hat, Inc. Managing stateful workloads executing on temporarily available resources of a cloud computing system
CN116401066A (zh) * 2023-05-25 2023-07-07 北京志凌海纳科技有限公司 用于提高资源利用率的多虚拟服务的动态调度方法和系统
CN116401066B (zh) * 2023-05-25 2023-08-29 北京志凌海纳科技有限公司 用于提高资源利用率的多虚拟服务的动态调度方法和系统

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