【摘 要】
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随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择：一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系清华信息科学与技术国家实验室（筹）
【基金项目】
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国家科技支撑计划（2011BAK08B05-02）, 国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2009CB320501,2012CB315803）, 国家自然科学基金（61170292,60970104）, 国家科技重大专项基金（2012ZX03005001001）资助~~
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随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择：一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,是决定云系统性能的关键因素,即云资源调度问题实质就是一个虚拟机和物理机之间的映射问题.文中借鉴网络效用最大化模型,提出了一种云资源调度模型——云效用最大化（Cloud UtilityMaximization,CUM）模型,与传统调度模型相比,目标函数不再是最小化最大完工时间,而是以达到效
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