国内云平台的研究，大部分集中在并行计算及分布式文件系统上，对整个云平台的资源策略研究比较少，在此老蒋总结一下现在云平台中调度计算及存储资源的8种弹性策略。抛砖引玉希望大家能深入探讨如何保障云的弹性问题。

平台通过负载均衡和资源均衡的分配策略，根据服务请求与当前资源利用情况进行合理分配，满足最佳匹配资源供给。在云平台中，没有中心控制的概念，各集群间都是独立的。因此，当本地集群资源不够，系统可以通过作业的跨域迁移，保证作业的正常运行。当网络发生故障、或某些集群宕机时，通过跨平台性以及容错系统保障集群系统的稳定性与可靠性。

资源调度模块应该具备如下功能： a）调度模块支持失效接管：当云平台的调度模块出现故障时，能够自动将调度模块在其他管理节点上启动，以提供不间断的资源调度管理功能； b）支持多种资源分配策略，并区分全局性策略和服务实例级策略。全局性策略适用于所有资源的分配，服务实例级策略只对单个服务实例发挥作用。云平台需要支持的全局性策略包括但不限于以下：

l  填满方式（Packing）：虚拟机被集中部署在尽量少的物理服务器上，每个被使用的服务器利用率最大化，一方面可以减少资源碎片，另一方面可以根据需求动态启动和关闭服务器，从而达到节能减排的目标；

l  分散方式（Striping）：虚拟机被分散部署在尽可能多的物理服务器上，可以降低物理服务器故障带来的影响，提高应用程序的运行效率；

l  基于负载方式（Load-aware）：虚拟机总是被部署在负载最轻的物理服务器上，以获得更高的应用程序运行效率；

服务实例级策略：

l   高可用性方式（HA-aware）：将关键的应用实例虚拟机部署成HA 方式，提供更高的资源可用性；

l   节能方式（Energy-aware）：根据节能指数和数据中心热点情况部署虚拟机，以减少能源消耗；

l   基于关联方式（Affinity-aware）：将虚拟机部署到与关键资源关联度最高的物理服务器上，例如将虚拟机部署到它使用的存储系统直连的服务器上，以保证应用程序运行效率；

l   基于服务器类型方式（Server Model-aware）：根据服务器类型部署虚拟机，重要业务的虚拟机使用性能好的、昂贵的物理服务器，达到投资回报最大化；

l   基于网络拓扑方式（Topology-aware）：尽量将虚拟机部署在连接到同一个交换机、背板、刀片中心的服务器上，提高应用程序运行效率；