互联网技术迅速并被广泛使用，云计算作为一种新兴的新计算机机制正成为工业界和学术界的一个热点话题。云计算可以被定义为“通过互联网向用户（称为云消费者）提供资源池中计算资源的大规模分布式计算范型”。　　计算服务使用者（消费者）仅需要在他们访问计算服务时支付给供应商费用。此外，消费者不再需要大量投资或遭遇到建设和维护复杂IT基础设施的难题。　　因此，它被认为是提供用满足日常所需的计算资源（例如，处理能力、存储、软件和网络带宽）的功能，这作为可访问公共设施服务的云消费者的代表。这种计算公共服务，像所有其他四个现有服务（即水、电、煤气、电话），而提供基础水平的计算服务被认为是一般社会的重要特征。　　云计算环境可以分为4个层次的体系结构：硬件/数据中心层、基础结构层、平台层和应用层。此外，云社区已广泛使用以下三种服务模型到云服务类别中：　　1.软件即服务（SaaS）：指的是在互联网上提供所需要的应用程序。SaaS提供商包括例如Salesforce.com、Rackspace和SAP Business ByDesign。　　2.平台即服务(PaaS)：指的是提供平台层资源，包括操作系统支持和软件开发框架。PaaS提供商包括如下Google App Engine、Microsoft Windows Azure和Force.com。　　3.基础架构即服务(IaaS)：指的是按需供应基础设施资源，通常是虚拟机的资源调配。提供IaaS的云所有者称为IaaS的供应商。IaaS提供商包括例如Amazon EC2、GoGrid和Flexiscale。　　云提供商依赖它们在虚拟化技术的概念上的计算能力—通过在物理基础架构层和计算进程之间引入逻辑层来隐藏底层的基础架构。通过虚拟机监视器（例如Xen、KVM和VMware），俗称为“管理程序”，每个云能够控制和模拟多个进程环境中（即 Vms），每个云运行它自己的“客户端”软件，通常是指操作系统。　　虚拟机和网络技术的成熟导致了商业医疗提供者的出现，向用户提供几乎无限数量的资源。虚拟机（VM）技术已能够在物理基础设施之上创建自定义的环境，同时新模型也在出现，例如IaaS和云计算。　　在云上可用的资源必须能很好的供应，在这种情况下他们巨大的能力指是高效的利用资源和有效按时到达最终用户，没有很大的延迟完成云用户交办的任务。　　因此，资源调配，必须基于可用性、性能、功能和资源成本来限定服务级别要求要求指定服务级别协议，SLA）。　　云计算的许多定义之一就是，基础设施即服务(IaaS)系统—IT基础设施作为虚拟机部署在提供商的数据中心中。IaaS是指按需提供基础设施资源，通常是指虚拟机（VMs）。IaaS的云所有者称为IaaS提供商。IaaS提供商包括例如Amazon EC2(3)、GoGrid和Flexiscale。　　在云计算基础设施，不同的用户运行众多的应用程序，计算需求也多样化。一些用户在特定的时间请求支援以满足应用程序的最后期限，而其他用户关于时间上没有严格的要求。第一类用户应用程序被称为最后期限约束（例如，提前预约"AR"），第二类被称为尽最大努力(BE)。在公共云提供商看来，租赁的优先顺序是基于经济驱动的。例如亚马逊EC2为用户提供不同的实例类型与特定的优先事项相关联（例如，现货、按需和保留实例）。　　资源调配是大型分布式系统，例如云所面临的重要挑战之一。近年来，云计算已经成为一种重要的范式并成为在互联网上提供的作为主机和分发服务的新模式。云计算成为了对企业所有者很有吸引力的平台，因为它可以提供满足 IT行业调配资源的巨大能力的幻想。　　然而在科学和工业界，对计算资源的需求已成为一项终极要求。许多资源管理系统已开始部署租赁抽象资源和使用虚拟机(VMs)的资源调配以提供这些需求。　　一般来说，为用户的请求调配资源有三个维度，如下所示：　　1.软件可用资源。　　2.硬件资源。　　3.在期间内的资源可用（资源可用性）。　　然而，满足所有这些资源调配模型中的目标，已被证明是具有挑战性的问题。过去的资源调配模型都不能满足所有这些方面。近年来，虚拟机（VM）技术发展为了一种资源配置模型，并创造了处理这些维度的机会。　　在云计算基础设施上，用户运行各种应用程序具有不同的计算要求。一些用户需要在特定的时间使用资源，以满足应用程序的最后期限，而其他用户则对时间要求不严格，只要它们被授予所需的资源，当有资源它们就执行。第一类用户应用程序被称为最后期限约束（即，提前预约"AR"），第二类被称为尽最大努力(BE)。　　在目前的云计算环境中，大型的公共云，如亚马逊EC2可以说是不需要提供Ars或截止日期敏感的资源调配，因为他们有足够的资源来提供无限容量的幻想，在那里可以立即调配资源。　　然而，当系统为不同的用户提供不同的优先权限时，必须决定谁、什么时候可以得到资源。可以用各种用户或请求的服务质量(QoS)要求（例如，截止时间）的优先级来驱动这种决定。　　当没有足够的资源分配给高优先级请求（如必须立即访问资源以按时到达）时将产生问题。因此，问题是如何以最低等待时间为AR请求提供服务。　　在此研究中，我们提出了一种新颖的在云计算系统中的优先抢占进程策略。　　此外，我们制定了这一问题—作为一种多目标优化策略，目的是在高优先级请求下分配资源，使其提供最小等待时间。为此目的，我们将扩展容量调配模型用于当前云，通过利用资源租赁作为一种基本的资源调配抽象为尽最大努力和提前预订请求提供服务。通过允许在租赁期实行租赁抢占，其中一个可能性是几个尽最大努力租赁将会被抢占，为 AR请求腾出足够的资源。为了解决这一问题，我们制定了多目标优化问题，这个问题会在下一节中描述。　　这项工作所作的贡献被如下所示：　　1.我们提出了一种新型多目标抢占政策，目的是以高优先级请求方式服务等待时间最小分配资源。我们认为抢占进程作为多目标问题，其目标通常为不可公度的。　　2.我们通过使用提出的一整套模拟装置评估了提出的模型。仿真结果非常好同时展示了我们提出的利用抢占租赁以适应不同的情况下解决问题的策略的效率。　　抢占机制，也是我们在本文中所使用的机制，为其他更高优先级或更紧迫的请求中断免费资源。抢占是一个适当的机制，用来解决请求启动和起点启动的争用。可以通过资源管理系统，手动或自动抢占正在运行的进程。　　在我们提出的模型中，用户可以为计算资源发出一个租赁请求，通过一组虚拟机来调度和实现。此外，我们考虑三种类型的租赁：最好努力撤销、最好努力中止和提前预留(AR)。我们还考虑到AR租赁是非抢占的，其资源必须在特定的时间可用，而Best-Effort租赁是可抢占的（取消或暂停），其请求进行排队直到可以分配资源。　　这个问题涉及三个优化目标，目标是尽量减少下列目标：　　1.时间开销（抢占进程引起）：这一目标旨通过抢占进程，尽量减少时间开销到系统的实施时间。　　2.候选租赁的完成时间：在可撤销租赁的情况下，最好是以更少的完成时间抢占租赁，因为根据租赁条款，取消租约后,它会从头开始，这将浪费系统资源，降低用户的满意度。　　3.抢占的数目被应用于候选租赁：事实上，抢占租赁增加它的完工时间。但是，用户并不希望其租赁被抢占或至少被抢占的次数尽可能的少。因此，为了提高用户满意度，最好是在特定的租赁中减少抢占数。因为当其租赁在较短的时间完成，没有被抢占多次（那将需要等待长时间来完成他们的请求），用户会更加满意。　　我们开发了一个模拟器，用以检验提出的模型。此外，我们还定义和应用了三种不同抢占策略，包括：　　1.没有抢占（NP）政策：系统中不允许抢占。　　2. N-最大限度抢占（N-NP）政策：每个租赁最多允许N个抢占。　　3.无限的抢占（UP）政策：应用于每个租赁的抢占没有限制。　　在实验中进行，实际工作量CEA Curie已配置为生成8个月的工作负载，其中包括超过120,000条并行请求。我们研究在系统中应用每个抢占策略的效果，并且基于不同的度量标准计算仿真结果，包括：　　1.租赁优先购买权的数量　　2.AR等待时间　　3.资源利用率　　仿真结果是令人鼓舞的，因为它减少了传入AR请求的等待时间。此外，它增加了AR请求的立即百分比。还有，仿真结果演示了在解决这一问题时提出的通过抢占的租赁以适应不同的情况的策略的效率。