【摘要】：現(xiàn)代社會(huì)的飛速發(fā)展,也帶來(lái)了云計(jì)算行業(yè)的興起。人們?cè)絹?lái)越喜歡云計(jì)算這種新型高效和價(jià)格低廉的計(jì)算模式,而云環(huán)境下的負(fù)載資源預(yù)測(cè)和資源調(diào)度策略問(wèn)題是學(xué)者一直研究且從未間斷的問(wèn)題。云計(jì)算系統(tǒng)經(jīng)常會(huì)造成資源浪費(fèi),負(fù)載不均衡,而且資源利用率較低的情況,這些問(wèn)題目前越來(lái)越受到重視。本文將虛擬機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)和虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)度策略相結(jié)合,可以有效提高云計(jì)算環(huán)境資源利用率、解決資源浪費(fèi)問(wèn)題并均衡資源利用率,給更深層的研究帶來(lái)一些啟發(fā)。首先,研究了虛擬機(jī)負(fù)載隨時(shí)間變化的變化特性,在利用這些特性實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)虛擬機(jī)負(fù)載值時(shí),采取基于時(shí)間序列的ARMA(p,q)模型。根據(jù)負(fù)載序列數(shù)據(jù)和R語(yǔ)言估計(jì)出預(yù)估模型為ARMA(0,1,1),并通過(guò)對(duì)殘差進(jìn)行模型和參數(shù)檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的有效性。即可利用預(yù)測(cè)模型對(duì)虛擬機(jī)未來(lái)一天不同時(shí)間段的負(fù)載進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),為云數(shù)據(jù)中心的動(dòng)態(tài)調(diào)整負(fù)載提供了科學(xué)依據(jù)。其次,為了提高云計(jì)算環(huán)境中的資源利用率,又提出了一種新型資源利用率均衡模型和虛擬機(jī)任務(wù)分配最少時(shí)間模型。并在基本粒子群算法的基礎(chǔ)上,對(duì)慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子兩種參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的PSO算法,并用此優(yōu)化算法求解模型。最后,利用Matlab定義兩個(gè)測(cè)試函數(shù)對(duì)兩種不同算法進(jìn)行仿真,驗(yàn)證了優(yōu)化后算法的有效性。然后利用CloudSim云仿真平臺(tái)從三個(gè)方面驗(yàn)證了此算法和模型的可行性,證明了進(jìn)行優(yōu)化后的PSO算法能精準(zhǔn)快速的找到最優(yōu)解。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：C81
【圖文】：

算法的虛擬機(jī)調(diào)度策略研究可以看出這兩種算法的一個(gè)迭代優(yōu)化的過(guò)程，從而驗(yàn)證算法的有效性。優(yōu)化迭代如圖4-8所示。由圖4-8可知，本文的模型函數(shù)在用不同算法尋求最優(yōu)值的過(guò)程中，明顯可以看到改進(jìn)后的PSO算法收斂速度更快，迭代次數(shù)較基本PSO算法更少，并且很容易找出全局最優(yōu)解，此仿真結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)后PSO算法的有效性。圖4-8不同虛擬機(jī)數(shù)不同算法調(diào)度完成時(shí)間4.5 本章小結(jié)本章描述和分析了云計(jì)算環(huán)境中虛擬機(jī)調(diào)度問(wèn)題，首先根據(jù)云環(huán)境中的利用率不均衡現(xiàn)象，提出了新型的資源利用率均衡的虛擬機(jī)調(diào)度模型和虛擬機(jī)任務(wù)分配時(shí)間最少模型。其次，對(duì)傳統(tǒng)的PSO算法進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化得到優(yōu)化后的PSO算法

diff函數(shù)來(lái)平穩(wěn)化原始的負(fù)載時(shí)間序列。并對(duì)實(shí)驗(yàn)中差分前后的虛擬機(jī)負(fù)載時(shí)序圖進(jìn)行展示。結(jié)果如圖3-3、圖3-4所示：圖3-3差分前時(shí)序圖 圖3-4差分后時(shí)序圖圖3-5差分后序列的自相關(guān)圖 圖3-6差分后序列的偏自相關(guān)圖由圖3-4可以看出，差分后序列趨勢(shì)明顯變的平穩(wěn)。但究竟平穩(wěn)與否，還需做平穩(wěn)化檢驗(yàn)，即查看一階差分后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)圖。用R語(yǔ)言對(duì)一階差分后的負(fù)載做自相關(guān)操作，得出的自相關(guān)圖如圖3-5所示。由圖3-5的自相關(guān)圖可以看出，序列的自相關(guān)系數(shù)在一階差分后衰減為0的速度很快，說(shuō)明一階差分后的序列平穩(wěn)。即可以用ARMA模型對(duì)未來(lái)的負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。（3）模型的識(shí)別與定階- 18 -

diff函數(shù)來(lái)平穩(wěn)化原始的負(fù)載時(shí)間序列。并對(duì)實(shí)驗(yàn)中差分前后的虛擬機(jī)負(fù)載時(shí)序圖進(jìn)行展示。結(jié)果如圖3-3、圖3-4所示：圖3-3差分前時(shí)序圖 圖3-4差分后時(shí)序圖圖3-5差分后序列的自相關(guān)圖 圖3-6差分后序列的偏自相關(guān)圖由圖3-4可以看出，差分后序列趨勢(shì)明顯變的平穩(wěn)。但究竟平穩(wěn)與否，還需做平穩(wěn)化檢驗(yàn)，即查看一階差分后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)圖。用R語(yǔ)言對(duì)一階差分后的負(fù)載做自相關(guān)操作，得出的自相關(guān)圖如圖3-5所示。由圖3-5的自相關(guān)圖可以看出，序列的自相關(guān)系數(shù)在一階差分后衰減為0的速度很快，說(shuō)明一階差分后的序列平穩(wěn)。即可以用ARMA模型對(duì)未來(lái)的負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。（3）模型的識(shí)別與定階- 18 -

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