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关于云计算方面的，有哪些资源调度算法有改进的空间

先说一下我理解的资源调度：在云平台中部署应用时，选择合适的物理机分配资源给对应的虚拟机。因为云平台可以由物理机集群构成，根据具体的云平台网络拓扑，物理机所处的网络位置不同；每台物理机的型号，性能，配置可能不同；每台物理机已经分配出去的资源（CPU，内存 等等）也不同。因此造成了同一个云平台中的各个物理机的异质性，所以在部署新的应用和更新已部署应用的配置时，需要资源调度算法给出部署策略（最优的物理机组合）。按照目的，大致有 应用性能，资源消耗（如云内带宽消耗，分布式应用组件间通信占用带宽），耗电（把应用集中在部分物理机上，其他空置物理机可以进入低能耗模式）。还可分 online（更新已部署应用的配置），offline（部署新的应用）。我知道的几个有待改进或解决的问题：1. 上面提到的不同目的的整合考量，还有和其他云管理部件的配合。2. 部署在同一台物理机上的虚拟机共享部分资源，如CPU cache。调度算法需要考虑虚拟机之间的相互影响。3. Scalability的问题，如果对云进行集中式管理，大型云平台的资源调度算法复杂度会很关键。如果运行着大量应用，需要避免它们配置更新时的冲突（如都向同一个物理机迁移）；需要考虑迁移时的带宽消耗，应用性能降低等等因素。这些是对 centralized 资源调度算法的考验。4. 在多数据中心，地理区域分布较广的云中， 有更多问题需要考虑，如 所选择的数据中心 和 应用的用户 间的距离， 不同组件跨数据中心的通信 等。
■网友
我默默问句，请告诉我，究竟什么才是云资源调度？
■网友
这个问题……我可以说那些烂的资源调度算法都有改进的空间么？


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