本文關(guān)鍵詞：面向PaaS平臺(tái)的資源動(dòng)態(tài)調(diào)度研究　出處：《浙江大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 Cloud Foundry 資源調(diào)度 負(fù)荷預(yù)測(cè) 實(shí)例自動(dòng)伸縮

【摘要】：云計(jì)算利用虛擬化的技術(shù)將數(shù)據(jù)中心的各種硬件資源抽象成虛擬單元,進(jìn)而將資源進(jìn)行池化,來滿足用戶復(fù)雜動(dòng)態(tài)的資源需求。云計(jì)算自誕生以來,以其低成本、高可靠性、高擴(kuò)展性等特點(diǎn)得到了迅速發(fā)展,并廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)中,隨之而來的是海量的資源需求。云計(jì)算提供商為了滿足這些海量的資源需求,會(huì)在各地部署數(shù)據(jù)中心。由于大量的物理資源聚集在數(shù)據(jù)中心,加上云計(jì)算層次劃分的復(fù)雜性,如何合理與高效地管理和調(diào)度云資源是云計(jì)算的難點(diǎn)之一。目前關(guān)于云計(jì)算中資源調(diào)度方法的研究,大都集中在IaaS層,以降低IaaS層的能耗為目標(biāo)。本文立足于PaaS層,特別是私有的PaaS平臺(tái),對(duì)PaaS層的資源動(dòng)態(tài)調(diào)度、負(fù)載均衡、實(shí)例動(dòng)態(tài)伸縮等方面進(jìn)行了研究。本文首先調(diào)研了多種PaaS平臺(tái)的資源管理策略,并著重研究了Cloud Foundry (CF)這一極具代表性的開源PaaS,詳細(xì)地分析了CF的架構(gòu)與設(shè)計(jì)。隨后本文研究了幾種可用于預(yù)測(cè)云應(yīng)用資源使用率的預(yù)測(cè)模型,包括ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及它們的組合模型,并對(duì)這些模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用。然后本文提出了一種基于預(yù)測(cè)結(jié)果的資源動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,可為部署在PaaS平臺(tái)上的應(yīng)用進(jìn)行動(dòng)態(tài)的資源調(diào)度,具有高實(shí)時(shí)性的特點(diǎn),可提高PaaS層的資源利用率,提高云應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量。接下來針對(duì)CF的不足,對(duì)CF進(jìn)行了改進(jìn)并應(yīng)用了提出的資源動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)新的DEA (Droplet Execution Agent)組件,讓CF具備了資源動(dòng)態(tài)調(diào)度、實(shí)例動(dòng)態(tài)伸縮以及DEA負(fù)載均衡等多種新功能。最后設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了改進(jìn)后的CF平臺(tái)的資源動(dòng)態(tài)調(diào)度以及實(shí)例動(dòng)態(tài)伸縮的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的CF能有效提高CF的資源利用率以及云應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09

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