本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下基于預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：近些年來(lái),云計(jì)算技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界取得了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用,大量的企業(yè)將其網(wǎng)站系統(tǒng)遷移至云平臺(tái)。伴隨著這一過(guò)程,用戶對(duì)云平臺(tái)的信心快速增長(zhǎng),托管在云平臺(tái)上的網(wǎng)站規(guī)模也在迅速擴(kuò)大。云計(jì)算技術(shù)對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)以及網(wǎng)絡(luò)等硬件資源進(jìn)行統(tǒng)一管理構(gòu)成一個(gè)資源池,達(dá)到為用戶按需提供計(jì)算資源的目的。但是目前的技術(shù)條件下,用戶所能獲取的單一實(shí)例的規(guī)模不能超出單臺(tái)物理服務(wù)器的規(guī)格。為了解決這一問(wèn)題,目前主流云平臺(tái)都引入了負(fù)載均衡技術(shù)。傳統(tǒng)上,負(fù)載均衡技術(shù)主要應(yīng)用于計(jì)算集群,當(dāng)前常見(jiàn)的負(fù)載均衡算法也一般針對(duì)計(jì)算集群設(shè)計(jì)。因此,如何改進(jìn)負(fù)載均衡技術(shù),使其能充分利用云平臺(tái)的特性,提高資源利用率,是一個(gè)值得研究的課題。本文在分析了當(dāng)前云計(jì)算以及負(fù)載均衡技術(shù)的理論原理后,依據(jù)用戶部署在云平臺(tái)上應(yīng)用特征,提出了一種基于負(fù)載預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡調(diào)度算法。本算法考慮了部署在云平臺(tái)上應(yīng)用主要為web應(yīng)用這一事實(shí),通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)分析了web站點(diǎn)的用戶訪問(wèn)特征,比較了多種預(yù)測(cè)算法后,選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為本文負(fù)載均衡算法的預(yù)測(cè)模型。算法的調(diào)度部分考慮云平臺(tái)用戶能便捷地申請(qǐng)及釋放資源這一特性,依據(jù)負(fù)載預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)用戶所擁有的資源規(guī)模進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,提高資源利用率。OpenStack是當(dāng)前市場(chǎng)占有率最高的開(kāi)源云平臺(tái),因此本文選擇OpenStack實(shí)現(xiàn)前述負(fù)載均衡算法。本文分析了OpenStack的組成以及架構(gòu),利用其現(xiàn)有的負(fù)載均衡組件,使用python、shell兩種編程語(yǔ)言配合cron、curl等開(kāi)源軟件對(duì)本文所提出算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。最后,本文搭建了整套OpenStack云平臺(tái),在此之上部署了上述負(fù)載均衡器,并使用真實(shí)網(wǎng)站負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:使用本文負(fù)載均衡算法后,能夠明顯減少用戶閑置計(jì)算資源。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 負(fù)載均衡 OpenStack 負(fù)載預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容11-13
• 第二章 相關(guān)技術(shù)13-30
• 2.1 云計(jì)算技術(shù)13-15
• 2.1.1 云計(jì)算概念13
• 2.1.2 云計(jì)算分類13-14
• 2.1.3 虛擬化技術(shù)14-15
• 2.2 OpenStack云平臺(tái)15-23
• 2.2.1 nova組件16-18
• 2.2.2 glance組件18
• 2.2.3 swift組件18-20
• 2.2.4 cinder組件20-21
• 2.2.5 keystone組件21
• 2.2.6 neutron組件21-23
• 2.2.7 horizon組件23
• 2.3 負(fù)載均衡技術(shù)23-30
• 2.3.1 負(fù)載均衡技術(shù)分類24-25
• 2.3.2 負(fù)載均衡技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式25-26
• 2.3.3 常見(jiàn)的負(fù)載均衡算法介紹26-30
• 第三章 一種基于預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡調(diào)度算法30-40
• 3.1 概述30
• 3.2 負(fù)載預(yù)測(cè)算法模型30-35
• 3.2.1 負(fù)載預(yù)測(cè)模型分析31
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型31-34
• 3.2.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載預(yù)測(cè)模型34-35
• 3.3 基于預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡調(diào)度策略35-38
• 3.3.1 虛擬機(jī)調(diào)度分析35-37
• 3.3.2 負(fù)載信息分析37-38
• 3.3.3 調(diào)度策略實(shí)現(xiàn)38
• 3.4 本章小結(jié)38-40
• 第四章 OpenStack平臺(tái)下基于預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡算法實(shí)現(xiàn)40-60
• 4.1 系統(tǒng)分析40-44
• 4.1.1 OpenStack部署分析40-41
• 4.1.2 OpenStack LBaa S分析41-43
• 4.1.3 信息采集模塊分析43
• 4.1.4 負(fù)載預(yù)測(cè)模塊分析43-44
• 4.1.5 調(diào)度模塊分析44
• 4.2 基于預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-52
• 4.2.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)44-45
• 4.2.2 worker實(shí)現(xiàn)45-48
• 4.2.3 scheduler實(shí)現(xiàn)48-52
• 4.3 系統(tǒng)搭建以及性能測(cè)試52-59
• 4.3.1 OpenStack云平臺(tái)搭建53-55
• 4.3.2 負(fù)載均衡器部署55-57
• 4.3.3 性能測(cè)試與分析57-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60-61
• 5.2 展望61-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

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