本文關(guān)鍵詞：一種云計(jì)算環(huán)境下負(fù)載均衡敏感的聚類部署方法研究

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 任務(wù)部署策略 負(fù)載均衡 聚類 啟發(fā)式

【摘要】：隨著當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的計(jì)算模式已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)今用戶的需求，云計(jì)算(Cloud Computing)的出現(xiàn)改變了這一現(xiàn)狀，從云計(jì)算的提出到實(shí)現(xiàn)為企業(yè)和個(gè)人提供服務(wù)，云計(jì)算經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程。作為一種新興的計(jì)算模式和商業(yè)模式，云計(jì)算是繼效用計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算、分布式計(jì)算等最有前景和研究?jī)r(jià)值的方向，是一種新型的服務(wù)模式。云計(jì)算為用戶提供了基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)以及軟件的服務(wù)，并且通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將服務(wù)按需的提供給用戶。云計(jì)算的核心是基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(Infrastructure as a Service，IaaS)，它是云數(shù)據(jù)中心的底層框架，由于大量的物理主機(jī)資源具有一定的局限性，因此通過(guò)虛擬化技術(shù)創(chuàng)建批量的虛擬機(jī)以此來(lái)擴(kuò)展底層IaaS云資源池，這樣就可以為企業(yè)和用戶按需的提供動(dòng)態(tài)可伸縮的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源等，虛擬化技術(shù)的出現(xiàn)改變了硬件不可擴(kuò)展的缺陷。云資源池中部署了大量的物理主機(jī)和虛擬機(jī)資源為用戶提供按需服務(wù)，用戶的請(qǐng)求和資源的調(diào)度是很頻繁的，每臺(tái)物理主機(jī)的資源剩余量(包括CPU剩余和內(nèi)存剩余)是時(shí)刻變化的，并不能保證每次都將任務(wù)放到資源剩余量最大的物理主機(jī)上。針對(duì)目前云數(shù)據(jù)中心大多數(shù)物理主機(jī)負(fù)載過(guò)重而導(dǎo)致云數(shù)據(jù)中心整體負(fù)載不均衡的問(wèn)題，本文針對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡敏感問(wèn)題對(duì)部署任務(wù)的物理主機(jī)選擇問(wèn)題進(jìn)行深入研究。 任務(wù)部署方法已經(jīng)成為綠色云數(shù)據(jù)中心的研究熱點(diǎn)，實(shí)際就是部署任務(wù)物理主機(jī)選擇問(wèn)題的研究。由于它是一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，那么就需要找到一個(gè)或多個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。目前，針對(duì)部署任務(wù)的研究主要以節(jié)能或負(fù)載均衡作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，而本文所要研究的是針對(duì)云數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡的任務(wù)部署問(wèn)題。它旨在尋找這樣一個(gè)部署方法，首先，使得根據(jù)該部署策略在與其它部署策略中部署任務(wù)的失效數(shù)相對(duì)最少；其次，根據(jù)該策略完成任務(wù)部署后云數(shù)據(jù)中心具有一個(gè)相對(duì)最佳的負(fù)載均衡度；最后，使用該任務(wù)部署策略與其他部署策略相比，云數(shù)據(jù)中心整體具有相對(duì)更高的吞吐率，優(yōu)化了數(shù)據(jù)中心對(duì)外服務(wù)性能。最重要的是上述三方面要在保證部署任務(wù)的性能和效率約束的前提下實(shí)現(xiàn)。為了實(shí)現(xiàn)任務(wù)的高效部署、云數(shù)據(jù)中心的性能最佳以及負(fù)載均衡，本文提出了一種云計(jì)算環(huán)境下的負(fù)載均衡敏感的聚類部署方法。它的主要思想包括兩個(gè)部分：首先它根據(jù)物理主機(jī)性能的適應(yīng)度函數(shù)，對(duì)云數(shù)據(jù)中心中的全部物理主機(jī)進(jìn)行一個(gè)約束條件限制，從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)具有全局搜索能力的任務(wù)部署策略。其次，，將使用改進(jìn)的聚類算法，進(jìn)一步優(yōu)化和完善最終得到的聚類結(jié)果。進(jìn)而整個(gè)方法實(shí)現(xiàn)了云數(shù)據(jù)中心長(zhǎng)期的負(fù)載均衡。本文的具體工作如下： （1）詳細(xì)的闡述了本文的研究背景以及研究意義，介紹了當(dāng)今國(guó)內(nèi)外在實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡方面的研究現(xiàn)狀，著重介紹了動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡、靜態(tài)負(fù)載均衡以及影響負(fù)載均衡的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移研究進(jìn)展，并且詳細(xì)的分析了相關(guān)研究的優(yōu)點(diǎn)與不足。 （2）首先介紹了云計(jì)算的架構(gòu)和基本概念。并且詳細(xì)的介紹了負(fù)載均衡的概念和一些實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的算法。最后對(duì)本文所用到的聚類算法和CloudSim仿真平臺(tái)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹。 （3）給出了任務(wù)部署方法模型、系統(tǒng)架構(gòu)，并詳細(xì)的描述了它的邏輯執(zhí)行流程。在此基礎(chǔ)上提出了一種云計(jì)算環(huán)境下負(fù)載均衡敏感的聚類部署方法LB-C（LoadBalancing Using Clustering）。LB-C是一個(gè)基于改進(jìn)聚類的啟發(fā)式任務(wù)部署優(yōu)化算法。本文給出了LB-C的具體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，提出的任務(wù)部署策略既能高效的尋找部署任務(wù)最佳的物理主機(jī)，又能長(zhǎng)期的實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡。 （4）通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)對(duì)LB-C算法進(jìn)行了有效的評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的研究進(jìn)行比較，LB-C明顯減少了部署任務(wù)的失效數(shù)，提高了云數(shù)據(jù)中心的吞吐率，優(yōu)化了數(shù)據(jù)中心對(duì)外服務(wù)性能，具有更好的負(fù)載均衡效果，使云數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)更加綠色、高效。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 任務(wù)部署策略 負(fù)載均衡 聚類 啟發(fā)式
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究意義和背景11-13
• 1.2 相關(guān)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 相關(guān)知識(shí)介紹17-27
• 2.1 云計(jì)算簡(jiǎn)介17-19
• 2.1.1 云計(jì)算的概念17
• 2.1.2 云計(jì)算的分類17-19
• 2.1.3 云計(jì)算的特點(diǎn)19
• 2.2 虛擬化技術(shù)介紹19-22
• 2.3 任務(wù)部署策略22-23
• 2.4 負(fù)載均衡23-24
• 2.4.1 負(fù)載均衡算法的分類23-24
• 2.4.2 評(píng)價(jià)負(fù)載均衡算法的標(biāo)準(zhǔn)24
• 2.5 聚類算法24-25
• 2.6 CloudSim25-27
• 第3章 一種負(fù)載均衡敏感的任務(wù)部署策略模型及架構(gòu)27-39
• 3.1 任務(wù)部署策略的架構(gòu)模型27-28
• 3.2 任務(wù)部署策略的邏輯結(jié)構(gòu)28-31
• 3.3 負(fù)載均衡敏感的任務(wù)部署策略模型的預(yù)測(cè)策略31
• 3.4 負(fù)載均衡敏感的任務(wù)部署策略模型的各個(gè)功能模塊內(nèi)部實(shí)現(xiàn)31-39
• 3.4.1 用戶模塊的實(shí)現(xiàn)31-32
• 3.4.2 系統(tǒng)內(nèi)部監(jiān)控模塊的實(shí)現(xiàn)32-33
• 3.4.3 系統(tǒng)內(nèi)部形式化模塊的實(shí)現(xiàn)33-34
• 3.4.4 系統(tǒng)內(nèi)部預(yù)測(cè)模塊的實(shí)現(xiàn)34-35
• 3.4.5 系統(tǒng)內(nèi)部LB-C主算法模塊的實(shí)現(xiàn)35-36
• 3.4.6 系統(tǒng)內(nèi)部部署控制模塊的實(shí)現(xiàn)36-37
• 3.4.7 主機(jī)集群模塊的實(shí)現(xiàn)37-39
• 第4章 一種云計(jì)算環(huán)境下負(fù)載均衡敏感的聚類部署方法LB-C39-49
• 4.1 問(wèn)題的提出39-40
• 4.2 LB-C算法的主要思想40-41
• 4.3 LB-C算法的實(shí)現(xiàn)41-44
• 4.3.1 LB-C算法的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程41-43
• 4.3.2 LB-C算法的思想來(lái)源43-44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-49
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景44
• 4.4.2 MakeSpan的比較44-45
• 4.4.3 負(fù)載均衡度的比較45-47
• 4.4.4 對(duì)外服務(wù)性能的比較47-48
• 4.4.5 部署任務(wù)的失效數(shù)的比較48-49
• 第5章 總結(jié)與展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果55-56
• 致謝56

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1076570