研发背景
本项目拟针对云数据中心资源部署问题，研究新型网络虚拟化架构，建立基于虚拟化的高效云数据中心资源调度机制，满足用户需求的同时，提升资源利用率。

应用范围
针对云数据中心资源部署问题

技术路线及原理
主要研究内容包括面向云数据中心的资源模型与虚拟网络架构、基于机会资源复用技术的虚拟网络资源保障技术、网络感知的虚拟机动态部署机制和基于SDN 的网络虚拟化配置、部署与实施技术等网络虚拟化关键技术。本项目拟通过本体建立细粒度资源模型，并基于机器学习方法给出资源概率使用模式与机会复用机制，由此基于拓扑映射的方法研究虚拟机部署与重配置策略。应用上述研究成果构建实验床，验证正确性与有效性。

技术特色
本项目拟通过细粒度刻画数据中心资源特征，给出应用运行所需的最佳资源量与资源使用模式，由此研究资源的概率共享模式，提升资源使用效率。在此基础上，进一步考察应用对计算与网络资源的需求，研究数据中心的资源优化部署策略，并基于SDN 架构，实现系统原型。 主要创新点如下： 1、基于本体的弹性资源模型基于本体理论，精确刻画数据中心资源特征，为各类型应用提供最为合适的资源类型与资源量。 2、机会共享的资源概率使用模式结合合理的资源调度机制，实现“时分复用”的细粒度资源共享，提升系统资源利 用率。 3、拓扑感知的动态虚拟机部署策略多用户的复合资源需求拓扑与物理资源拓扑的匹配，实现虚拟机优化部署。 4、网络感知的资源重配置策略兼顾虚拟机迁移代价与资源配置平衡点，保持系统的最佳运行状态。 5、基于SDN 的虚拟网络架构及其实验床有效支撑网络虚拟化，并由此构建基础支撑平台。

经济效益分析
技术指标与预期成果：
在SCI/EI 收录的重要国际会议或期刊上发表高水平学术论文4～5 篇，申请国家专利1 项，运用研究成果，完成原型系统1 个，并申请软件著作权1 项。