本文的研究目的是通过在云联邦环境中建立一种高效的市场机制，以解决各个云服务提供商之间的协作以及多云环境下的资源分配问题，在每个云供应商尽可能的最大化实现其自身收益的同时，提高系统的总体效用，最终实现系统总体效用最优化。

1。3 本文的创新之处

本文主要研究多云环境下基于协作的资源管理算法，通过在多个云服务提供商之间建立协作关系，使得计算资源出现暂时性缺口的云服务提供商可以满足用户需求的动态伸缩。通过利用第三方中介机构作为中间代理来分配资源，设计出一种使得系统整体效用最大化的资源分配算法。本文的关键点之处是将多个云服务提供间之间的协作问题化为云间资源分配与调度问题，进而解决单个云供应商在面对用户需求的动态伸缩时所面临的窘境。 文献综述

本文的创新之处如下： 

1）本文将云联邦环境下各个云服务提供商之间的资源调度与分配问题类比成一个系统总体效用最大化问题，该问题的变量是各云服务提供商需要借贷计算资源的用户请求数量（租赁者）或者是可以租赁给其他资源紧张的云服务商的待出租空闲资源数量。该问题的目标是使得所有云服务提供者商获得的总收益减去所有云服务提供商运行请求的运维成本所得到的差最小化。 

2）由于每个云服务提供商都是自私的逐利者，他们不会将自己的成本函数和效用函数发布到市场中或提供给代理。代理在无法完整的获得云联邦市场的全局信息情况下，本文提出一种基于供给函数竞价(supply function bidding)的市场机制。代理要求每个云服务提供商向代理机构提供一个合适的竞价，该竞价必须跟云服务提供商所能产生的的资源流通量满足一定的线性关系。代理根据收集到的竞价来确定资源的市场价格。 

3）为了建立起一个基于供给函数的竞价市场机制，本文的解决方案是提出一个迭代算法。在该算法中，代理首先根据一定的规则发布一个资源价格，每个云服务提供商根据该价格计算出一个可以使得自己的综合收益最大的竞价。之后代理收集所有云服务提供商提交上来的的竞价，并根据这些竞价计算出一个新的资源价格去平衡该云联邦中的资源需求量与资源供给量。以此类推，通过多次迭代，使得相邻两次更新的价格之间的差值小于一定的阀值，此时可认为该资源价格为最优价格，并根据这个价格来制定全系统的资源分配方案。

1。4 章节安排 

本文主要包括了以下六章内容，具体安排如下： 

第一章为绪论，首先阐述了本文所研究的问题在当今云计算时代的背景下的研究意义，之后提出了本文主要的的研究目的及研究内容，最后简单的说明了本文在研究云联邦问题中的创新之处，具体为将在云联邦环境下的资源分配与调度问题抽象成了一个系统整体收益最大化问题，并且通过建立一个由代理主导并协调资源的市场机制，利用代理与各个云提供商之间的报价信息交换来迭代优化市场。最后，我们通过采用一种循环迭代的算法来证明这个竞价市场模型的可行性与高效性。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766- 

第二章我们对多云环境下的资源分配算法进行了研究与讨论，主要的讨论内容是单个云服务提供商环境下的资源管理问题以及在多云环境下的资源管理及云间资源流动问题。

第三章我们建立并分析了在本文中所采用的云间协作模型。 

第四章中详细的说明并解释了本文所提出的迭代算法，包括对供给函数的简单介绍以及对所提出的迭代算法进行了具体而详尽的描述。 多云环境下基于协作的资源管理研究(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_91652.html