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本发明提供一种云资源组合优化分配方法及终端机，属于云计算领域，根据云环境中的服务特点，对服务划分类型进行分类，并建立云资源组合优化分配模式；基于不同类型的服务划分模式，配置服务构件划分策略；配置基于负载分解的混合遗传退火算法来确定满足预设条件的云资源供应方案；根据所述云资源供应方案构建虚拟数据中心。本发明能够针对在线应用的三种不同部署方式，对公有云环境下大规模服务部署进行精确有效的建模，构建高效的启发式算法求解云资源供应方案，实现云资源的组合优化分配。

本发明公开了一种低能耗集群环境下可超载负载感知的服务质量提升方法，该方法基于一种二级等待队列，该队列可以对超载负载进行感知，正常情况下不对系统进行任何操作，仅当负载超载时该队列实现对负载中请求的调度控制，优先调度执行其中的关键请求，延迟调度执行其中少量的非关键请求。该发明针对现有的低能耗集群系统在出现负载超载时，由于需要一定的时间以增加可用资源量，因而会使系统在这段时间内一直处于超载运行状态，从而会使得系统的服务质量出现严重下降问题，提出通过延迟负载中少量请求的调度执行，以此保证负载中主要请求的服务质量并提升系统整体的服务质量，且不会给系统的节能效果带来不良影响。

本发明公开了一种面向朵云资源管理的多目标虚拟机调度方法，该方法包括：实时收集朵云分配记录，并从朵云分配记录数据集R中获取运行的朵云列表P以及特殊虚拟机集合PV；通过遍历朵云分配记录数据集R，获得运行的朵云列表P中每个朵云的空闲空间；计算所有朵云对应的虚拟机调度策略集合，根据所述朵云的空闲空间评估虚拟机调度策略引起的迁移成本及执行后的朵云负载均衡方差；根据所述执行后的朵云负载均衡方差和迁移成本，计算负载均衡方差集合和迁移成本集合；通过简单加权法和多标准决策算法，寻求联合优化效果最优的虚拟机调度策略。本发明综合考虑执行虚拟机迁移产生的时间和迁移后朵云的负载均衡方差，在满足迁移的成本要求之余，优化了指标，减少了资源空闲的可能性，节省了能耗。