随着军队信息化建设的深入推进,作战云已成为军队信息化建设的重要发展方向。正如美军认为,作战云是一项可以“改变游戏规则”颠覆性技术,未来其必将成为军事信息栅格的重要组成部分。尽管目前国内外对作战云的需求、使命、主要功能以及使用模式等都进行了一定的研究与实践,但是其在实际应用中仍然面临着一个严重的挑战——信息资源的调度问题。与传统云计算模式相比,作战云面临着恶劣、对抗战场环境带来的更高容错需求,爆炸式增长的海量战场数据带来的超大规模数据处理需求,特别是随着更为复杂的云-端融合架构成为作战云信息资源部署的主要趋势,传统云计算领域内的信息资源调度与优化方法已无法满足作战云内信息资源调度的基本要求。因此面向作战云的信息资源调度与优化问题的研究有着十分重要的意义。本文对面向作战云的信息资源调度与优化问题进行了研究。作战云内的信息资源通常主要有计算、存储、带宽三种类型构成,为了能够有效满足作战云环境的基本要求,便于进一步对信息资源调度的模型进行设计与改进,本文将面向作战云的信息资源调度与优化问题解构为计算资源调度、存储资源协同调度以及网络预留带宽资源调度三大具体问题。并在此基础上分别对它们在当前作战云场景中所必须面对的主要挑战及限制条件进行了具体分析,从而进一步设计了针对作战云内不同类型信息资源的调度策略与方法,并给出具体的资源调度算法,以在满足作战场景基本要求的同时,尽可能挖掘作战云信息资源的整合优势,有效提高作战云资源整体利用效率的目标。最后通过实验,本文对提出的理论进行了实验验证。论文的主要工作及创新总结如下:(1)面向作战云的计算资源通用调度框架设计针对现有计算资源调度方法无法满足作战云对信息资源灵活、动态调度的基本要求,本文设计了一种新的作战云计算资源通用调度框架。本文首先分析了作战云计算资源调度任务的主要目标、类型与特征。进而基于分析结果设计了计算资源通用调度框架的具体内容及其运行流程,并给出了具有代表性的示例来进一步详细描述该框架的主要工作流程。在该框架下,作战云可以根据任务的不同类型,灵活、自适应地组合不同的调度管理目标来处理不同的信息资源调度任务。(2)基于交替方向乘子法的作战云存储资源协同调度方法研究为了有效实现作战云多元设备中存储资源的有效整合与调度,显著提升作战云的存储性能,本部分首先对作战云中的存储模式进行了系统建模与分析。基于该模型,研究了符合作战云信息资源调度要求的协同存储策略,并结合交替方向乘子法(ADMM)设计了具体算法,最后讨论了该算法分布式运行的具体方案。该方法能通过整合作战云内所有参与节点的异质信息,在有限次数的迭代运算后,获得可行的存储资源调度方案。该方法能够最大限度地减少任务执行的延迟和系统运行的总成本,最大程度使用节点本地信息以及保证系统整体可靠性。同时,作战云内各节点能够在保证能耗效率以及控制节点撤出风险的前提下自适应的调度存储资源完成存储任务。(3)作战云网络带宽的预留资源最优化动态调度研究为了能够提供一种最优化动态调度策略来应对作战云在预留带宽资源调度中所面临的挑战,本部分首先对作战云网络资源所涉及的主要因素进行了建模,并对其中的关键问题进行了梳理与分析,并在此基础上给出了面向成本控制的调度策略。同时考虑到网络资源预留带宽调度的敏捷性要求,本部分进一步基于李雅普诺夫优化理论,通过实际队列和虚拟队列的设计,开发了一种在线算法引入对任务时延的控制引入对任务时延的控制。所提出的这种新颖的方法,能够以局部最优的方法系统和动态地为作战云中的多个应用分配预留带宽资源。(4)实验测试与分析为了验证上述部分所提出的方法,本文通过Matlab、CloudSim等平台,分别基于随机合成与真实需求的数据对计算资源的调度、存储资源的调度以及网络预留带宽资源的调度进行了仿真实验测试。通过与典型同类算法实验结果的对比与分析,进一步深入探讨了本文所提出技术与方法的作用与机理,以及在真实数据集下运行的性能表现。实验过程与结果充分展示了本文所设计的各种方法的特性、优劣势以及对实际问题的重要意义,也为方法进一步在实际生产系统中的部署打下了坚实的基础。