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面向PaaS平臺的資源動態(tài)調度研究

發(fā)布時間:2017-12-26 02:32

  本文關鍵詞:面向PaaS平臺的資源動態(tài)調度研究 出處:《浙江大學》2016年碩士論文 論文類型:學位論文


  更多相關文章: 云計算 Cloud Foundry 資源調度 負荷預測 實例自動伸縮


【摘要】:云計算利用虛擬化的技術將數(shù)據(jù)中心的各種硬件資源抽象成虛擬單元,進而將資源進行池化,來滿足用戶復雜動態(tài)的資源需求。云計算自誕生以來,以其低成本、高可靠性、高擴展性等特點得到了迅速發(fā)展,并廣泛應用于各行各業(yè)中,隨之而來的是海量的資源需求。云計算提供商為了滿足這些海量的資源需求,會在各地部署數(shù)據(jù)中心。由于大量的物理資源聚集在數(shù)據(jù)中心,加上云計算層次劃分的復雜性,如何合理與高效地管理和調度云資源是云計算的難點之一。目前關于云計算中資源調度方法的研究,大都集中在IaaS層,以降低IaaS層的能耗為目標。本文立足于PaaS層,特別是私有的PaaS平臺,對PaaS層的資源動態(tài)調度、負載均衡、實例動態(tài)伸縮等方面進行了研究。本文首先調研了多種PaaS平臺的資源管理策略,并著重研究了Cloud Foundry (CF)這一極具代表性的開源PaaS,詳細地分析了CF的架構與設計。隨后本文研究了幾種可用于預測云應用資源使用率的預測模型,包括ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及它們的組合模型,并對這些模型進行了實驗與應用。然后本文提出了一種基于預測結果的資源動態(tài)調度算法,可為部署在PaaS平臺上的應用進行動態(tài)的資源調度,具有高實時性的特點,可提高PaaS層的資源利用率,提高云應用的服務質量。接下來針對CF的不足,對CF進行了改進并應用了提出的資源動態(tài)調度算法,實現(xiàn)了一個新的DEA (Droplet Execution Agent)組件,讓CF具備了資源動態(tài)調度、實例動態(tài)伸縮以及DEA負載均衡等多種新功能。最后設計了一系列實驗,驗證了改進后的CF平臺的資源動態(tài)調度以及實例動態(tài)伸縮的能力。實驗結果表明,改進后的CF能有效提高CF的資源利用率以及云應用的服務質量。
【學位授予單位】:浙江大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09

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本文編號:1335455

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