石油勘探软件是支撑油气勘探的不可或缺的重要技术手段之一,其独占资源的应用模式在一定程度上造成了资源浪费和资源紧张的局面,云计算技术的兴起为资源共享应用提供了一种可能性。单实例多租赁的方式,使用同一个实例为不同租户提供服务,基于规模效应降低了成本,成为目前一种比较流行的服务方式。世界知名油公司和服务公司的石油勘探软件开始向云计算发展,形成了将信息资源集中和整合,将服务器、计算节点、应用软件集中管理,向外界提供软件应用服务的模式。他们在应用的基础上提出了基于数据分割、分阶段迁移等策略,提出了对负载变化的定性预测方法。国内石油勘探软件应用资源管理平台上还没有建立一种系统的分析方法来制定分配策略和有效的迁移控制来解决这个问题。多是采用平台人工增加资源量或挂起低级别租户作业的方法满足高级别租户扩大的需求,基本上很少考虑数据资源和计算资源的迁移。建立云中基于多租户模式的石油勘探软件应用平台时,不同石油分公司的业务应用需交由平台运行,平台为不同用户分配合适的资源,完成用户提交的业务请求,同时满足不同用户提出的各种其他非功能性的需求。特定的云资源规模与租户资源需求之间的矛盾是多租户应云计算平台面临的突出问题,既多租户服务级别协议(SLA)的服务。石油勘探软件云应用,迫切需要解决应用软件与海量数据的放置、多租户的SLA满意度以及感知负载变化的租户迁移等难题。本文主要针对以上场景和需求展开研究,从共享资源的分配、负载预测、资源动态调整等方面展开研究,建立了多租户石油勘探软件应用平台中的共享资源管理架构,提出了动态的两阶段的云中资源分配策略,形成了多租户石油勘探软件应用SLA模糊预测原理,设计了基于负载感知的租户迁移策略,研发了多租户石油勘探软件应用平台共享资源管理框架原型,测试表明了本文研究思路的正确性和成果的可行性。主要研究成果包括:(1)多租户石油勘探软件应用平台中的共享资源管理架构设计了勘探软件应用共享资源管理平台总体架构,分析了管理构架面临的若干重要问题,制定了多租户石油勘探软件应用平台共享资源管理构架的工作流程。共享资源管理架构主要包括策略管理、共享资源初始放置管理、监控管理、预测管理、迁移管理等,各个部分协同工作,共同实现面向大数据的多租户共享资源的管理。通过测试表明了本文建立的共享资源管理框架是符合实际应用需求的,可以对共享资源实施有效的管理。(2)基于用户体验的多租户数据与应用放置策略提出了一种石油勘探行业应用中面向云共享资源的租户应用、数据的两阶段的动态放置策略,该策略能够根据租户SLA等级、云中资源利用等情况实现租户应用、数据的初始放置,将租户数据的放置问题转化为连续两个阶段的抉择问题,并通过程序实现了候选节点的筛选、最终放置节点的选择。提出DF-Based多级反馈队列调度算法,实现了应用节点对租户的SLA感知。通过实验验证了该策略降低了放置问题的复杂性,保证较高的资源利用率的同时满足不同租户各自良好的用户体验。(3)多租户石油勘探软件应用SLA模糊预测建立了基于灰色理论的多租户石油勘探软件应用平台共享资源管理的原理既多租户应用运行模糊预测。给出了预测问题的合理定义,形成了基于灰色理论的预测机制。建立了局部预测和综合预测模型。建立了实验环境,对实验结果进行了分析,表明本文所建立的多租户石油勘探软件应用SLA模糊预测是可行的。(4)基于负载感知的租户迁移策略给出了多租户迁移的定义,迁移准则,迁移算法。给出了迁移目标节点的定义,建立了筛选策略。提出了基于粒子群优化算法粒子负载感知模式。建立一种面向共享资源的动态调整机制,在放置节点负荷超载之前选择合适的迁移租户,制定动态迁移过程中资源的迁移策略。对策略进行了不同阈值和租户数条件下的测试,表明本文基于负载感知的迁移策略是有效的。研究形成的共享资源资源管理架构和动态的两阶段的云中资源分配策略,对于促进石油勘探软件在云计算方式下进行应用是有效的。应用本文提出的架构,可减少多租户使用资源冲突。提出的多租户石油勘探软件应用SLA模糊预测模型,基于负载感知的租户迁移策略是可行的。实现了多租户的合理、快速迁移,确保了多租户SLA满意度。原型及其测试表明了成果对于多租户石油勘探软件应用平台共享资源管理具有实际的意义。