| 雲端運算採虛擬化技術提供各式資源的服務，
以滿足雲端用戶的即時性工作需求，例如串流資
料處理、資料庫存取及查詢等。當雲端運算規模
擴大時，將會面臨不同雲端用戶所需異質資源需
求、異質資料結構，各式資料時效性等問題。因
此多個雲端用戶提出資源需求時，資源調度即為
重要議題。目前雲端管理系統面對大量雲端用戶
請求資源時，優先以維持用戶間公平性為考量，
卻未考量資源之充分利用。因此本研究提出雲端
環境中考慮工作資源異質性及虛擬機資源異質性
之 TAHR資源配置策略，並實現於 Mesos 叢集系統
中，以改善資源使用率。本研究初步區分工作資
源需求比例，將工作分類為 CPU 密集型或記憶體
密集型之工作，再由 TAHR演算法搜尋目前可達最
大資源使用率之工作集合，確保資源可最大化利
用以增加雲 端環境之 效率。 最 後 本 研 究 採 用
Apache Spark 作為測試框架，並部署到適當虛擬機
進行效能評估程式之運行。實驗結果證實 TAHR演
算法確實可提升系統吞吐量。 |
