本文關(guān)鍵詞：面向IaaS云平臺測試的負(fù)載生成系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： IaaS 基準(zhǔn)評測 負(fù)載生成 云計算 真實(shí)性

【摘要】：大型復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計離不開與其相關(guān)的評測。隨著云計算技術(shù)的出現(xiàn)及其應(yīng)用的不斷普及,業(yè)界對于云計算基準(zhǔn)評測的需求也越來越強(qiáng)。在硬件資源一定的情況下,云計算平臺能夠開啟多少臺虛擬機(jī)為用戶提供服務(wù),以及當(dāng)這些虛擬機(jī)處于一定的工作負(fù)載時,并且在保證虛擬機(jī)的性能不會下降的前提下,云計算平臺又能夠開啟多少臺虛擬機(jī)為用戶提供服務(wù)問題,即在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中,如何解決云計算平臺靈活的容量規(guī)劃問題。要解決這個問題,需要對實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中云計算平臺的性能做出準(zhǔn)確的基準(zhǔn)評價,這不僅需要優(yōu)秀的基準(zhǔn)評測系統(tǒng),更需要真實(shí)的工作負(fù)載作為測試的基礎(chǔ)條件。當(dāng)前已有部分負(fù)載生成系統(tǒng)能夠為基準(zhǔn)評測系統(tǒng)產(chǎn)生相應(yīng)的工作負(fù)載,但是這些負(fù)載生成系統(tǒng)都具有各種各樣的缺陷,其中最重要的不足之處是所產(chǎn)生的工作負(fù)載與真實(shí)的工作負(fù)載有一定的差異。這讓基準(zhǔn)評測的結(jié)果的可信度大打折扣。本文面向IaaS云平臺,針對實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的工作負(fù)載進(jìn)行收集、分析,得出相應(yīng)的分析結(jié)果。利用這些結(jié)果,本文對收集負(fù)載的云平臺進(jìn)行Iaa S云平臺工作負(fù)載的模擬重現(xiàn),從而產(chǎn)生與真實(shí)工作負(fù)載類似的負(fù)載。在整個工作負(fù)載收集過程中,本文不僅收集了各個資源的負(fù)載情況,也收集了鍵盤和鼠標(biāo)的響應(yīng)事件以及所運(yùn)行的進(jìn)程。在分析工作負(fù)載時,本文引入了一個I向量以表示工作負(fù)載的變化率。基于對工作負(fù)載的分析,本文設(shè)計了一個全新的負(fù)載生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用收集和分析的工作負(fù)載結(jié)果作為樣本,保證工作負(fù)載的真實(shí)性;通過對不同應(yīng)用領(lǐng)域的工作負(fù)載的收集取得樣本庫,保證該系統(tǒng)的自適應(yīng)性;通過Python語言的跨平臺特征,保證系統(tǒng)的平臺獨(dú)立性;通過減少腳本的編寫來保證易用性等。與其他負(fù)載生成系統(tǒng)相比,本文所設(shè)計的負(fù)載生成系統(tǒng)具有五大優(yōu)點(diǎn):真實(shí)性、自適應(yīng)性、獨(dú)立性、易用性和高性能。最后,本文在教育云桌面平臺中對所設(shè)計的負(fù)載生成系統(tǒng)進(jìn)行了完整的實(shí)驗測試。結(jié)果證明,本文所設(shè)計的負(fù)載生成系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計目標(biāo),為更優(yōu)秀的基準(zhǔn)評測系統(tǒng)打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：IaaS 基準(zhǔn)評測 負(fù)載生成 云計算 真實(shí)性
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景和意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢11-14
• 1.4 主要研究內(nèi)容14-16
• 1.5 文章整體結(jié)構(gòu)16-17
• 第二章 相關(guān)技術(shù)17-22
• 2.1 IaaS的介紹17
• 2.2 OpenStack的介紹17-18
• 2.3 Ganglia的介紹18
• 2.4 基準(zhǔn)評測相關(guān)介紹18-20
• 2.4.1 CloudRank的介紹18-19
• 2.4.2 BSMA-Gen的介紹19
• 2.4.3 Rain的介紹19-20
• 2.4.4 YCSB的介紹20
• 2.5 分析方法介紹20-22
• 第三章 基于IaaS云平臺測試的負(fù)載研究22-38
• 3.1 工作負(fù)載的收集22-24
• 3.1.1 虛擬機(jī)的工作負(fù)載收集23-24
• 3.1.2 云平臺的工作負(fù)載收集24
• 3.2 工作負(fù)載的關(guān)系及分析方法24-25
• 3.2.1 分類與統(tǒng)計分析法25
• 3.2.2 集群分析法25
• 3.3 工作負(fù)載的分析25-36
• 3.3.1 CPU負(fù)載統(tǒng)計分析25-27
• 3.3.2 內(nèi)存負(fù)載統(tǒng)計分析27-29
• 3.3.3 磁盤 I/O 負(fù)載統(tǒng)統(tǒng)計分析29-33
• 3.3.4 網(wǎng)絡(luò)負(fù)負(fù)載統(tǒng)計分分析33-36
• 3.3.5 各資源工作負(fù)載的關(guān)系36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第四章 負(fù)載生成系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)38-48
• 4.1 負(fù)載生成系統(tǒng)的作用及設(shè)計目標(biāo)38-40
• 4.1.1 負(fù)載生成系統(tǒng)的作用38-39
• 4.1.2 負(fù)載生成系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)39-40
• 4.2 負(fù)載生成系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)40-44
• 4.2.1 負(fù)載調(diào)度器40-42
• 4.2.2 負(fù)載生成器42-43
• 4.2.3 樣本庫43
• 4.2.4 App庫43
• 4.2.5 負(fù)載反饋收集43-44
• 4.2.6 負(fù)載發(fā)送器44
• 4.3 負(fù)載生成系統(tǒng)的應(yīng)用44-46
• 4.3.1 基準(zhǔn)評測系統(tǒng)44-46
• 4.3.2 基準(zhǔn)評測中的負(fù)載46
• 4.4 本章小結(jié)46-48
• 第五章 實(shí)驗測試結(jié)果與分析48-57
• 5.1 實(shí)驗環(huán)境介紹48-49
• 5.1.1 實(shí)驗物理環(huán)境48
• 5.1.2 實(shí)驗邏輯環(huán)境48-49
• 5.2 實(shí)驗結(jié)果及分析49-55
• 5.2.1 CPU負(fù)載分析49-50
• 5.2.2 內(nèi)存負(fù)負(fù)載分析50-51
• 5.2.3 磁盤 I/O 負(fù)載分分析51-53
• 5.2.4 網(wǎng)絡(luò)負(fù)負(fù)載分析53-55
• 5.3 綜合分析析總結(jié)55-56
• 5.4 與其他相關(guān)系統(tǒng)的比較56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-60
• 6.1 本文工作總結(jié)57-58
• 6.2 未來展望58-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-66
• 附錄66

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本文編號：1079547