本文關(guān)鍵詞： 工作流映射 云計算 性能優(yōu)化 大數(shù)據(jù)　出處：《西北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著云計算技術(shù)的不斷發(fā)展,融合多個云計算環(huán)境的混合云越來越得到廣泛的應(yīng)用。在許多科研應(yīng)用程序中,要得到最終結(jié)果需要執(zhí)行一系列任務(wù)。而這些任務(wù),如數(shù)據(jù)生成、處理、分析等,之間存在著相互依存的關(guān)系,這些任務(wù)組合及其相互依存關(guān)系構(gòu)成了工作流。在很多具體的大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐中,工作流技術(shù)已經(jīng)成為不可或缺的一部分。目前云計算服務(wù)分為三種:軟件即服務(wù)(Software as a Service,SaaS),平臺即服務(wù)(Platform as a Service,PaaS),基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(Infrastructure as a Service,IaaS)�；A(chǔ)設(shè)施即服務(wù)是將計算資源抽象成一個個虛擬機,將虛擬硬件資源提供給用戶。它對于大數(shù)據(jù)工作流的執(zhí)行是最適用的。對于一個工作流,可以直接應(yīng)用云平臺所提供的虛擬硬件資源來執(zhí)行各個任務(wù),就像傳統(tǒng)的運行在集群上的工作流一樣。在實際應(yīng)用中,預(yù)算約束和可靠性約束都是對大數(shù)據(jù)工作流的部署非常重要的約束。預(yù)算約束是保證工作流能以較低的成本運行完成,而可靠性約束針對的是真實的云環(huán)境中的各種不確定性和故障。本文針對在預(yù)算和可靠性雙重約束條件下的多個云環(huán)境中工作流映射問題,抽象出問題的數(shù)學(xué)模型,分析了問題的復(fù)雜性,設(shè)計了啟發(fā)式算法,并進(jìn)行了實驗比較。文章證明了問題的復(fù)雜度是屬于NP-Complete的,并且通過實驗發(fā)現(xiàn)本文提出的算法相比較之前的算法有明顯的優(yōu)越性。本文對于工作流映射的研究分為以下幾部分:問題的提出與復(fù)雜性的證明。本文針對預(yù)算受約束,通過工作流映射,建立了針對兩種不同可靠性要求下的端對端延遲最小化問題的數(shù)學(xué)模型。通過復(fù)雜性分析,證明了這兩個問題都是一類NP-Complete問題的子問題,從而得到這兩個問題也都是NP-Complete 的。問題的分析與算法的設(shè)計。針對這兩個問題,分別提出了啟發(fā)式算法RMCWM和EMCWM,算法分為虛擬機選擇、物理機及帶寬選擇兩個階段。由于問題中對可靠性的建模采用了 3GG模型,在分析該模型特性的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)了優(yōu)化可靠性的規(guī)律。并將這種規(guī)律融入算法的設(shè)計中,取得了很好的效果。模擬實驗和性能評估。本文對所設(shè)計的算法針對不同規(guī)模的云和不同數(shù)量的云組合,進(jìn)行了模擬實驗。實驗證明了不論在小規(guī)模的云組合的情況下還是大規(guī)模的云組合的情況下,該算法對比之前的算法都有明顯的優(yōu)越性。
[Abstract]:With the continuous development of cloud computing technology, the hybrid cloud, which integrates multiple cloud computing environments, is becoming more and more widely used. In many scientific applications, a series of tasks, such as data generation, are required to achieve the final results. Processing, analysis, and so on, there are interdependent relationships between these tasks and their interdependence constitute a workflow. In many specific big data application practice, Workflow technology has become an integral part. Cloud computing services are currently divided into three categories: software as a service, platform as a service, infrastructure as a service, infrastructure a service, IaaSan. Infrastructure as a service is to be computed. Resources are abstracted into virtual machines, Provide virtual hardware resources to users. It is most suitable for the execution of big data workflow. For a workflow, you can directly apply the virtual hardware resources provided by the cloud platform to perform various tasks. In practical applications, both budget constraints and reliability constraints are very important constraints for the deployment of big data workflow. Budget constraints are to ensure that the workflow can be completed at a lower cost. The reliability constraint is aimed at all kinds of uncertainties and faults in the real cloud environment. In this paper, the mathematical model of the problem is abstracted from the workflow mapping problem in multiple cloud environments under the condition of double constraints of budget and reliability. The complexity of the problem is analyzed, the heuristic algorithm is designed, and the experimental results are compared. It is proved that the complexity of the problem belongs to NP-Complete. And through experiments, it is found that the proposed algorithm has obvious advantages compared with the previous algorithm. The research of workflow mapping in this paper is divided into the following parts: the presentation of the problem and the proof of complexity. Based on workflow mapping, a mathematical model for end-to-end delay minimization problem with two different reliability requirements is established. Through complexity analysis, it is proved that these two problems are subproblems of a class of NP-Complete problems. It is concluded that these two problems are also NP-Complete. The analysis of the problem and the design of the algorithm. In view of these two problems, the heuristic algorithms RMCWM and EMCWM are proposed, which are divided into virtual machine selection. Because the 3GG model is used in the reliability modeling, based on the analysis of the characteristics of the model, the law of optimizing reliability is found, and the law is integrated into the design of the algorithm. Good results have been achieved. Simulation experiments and performance evaluation. In this paper, the algorithm is designed for different size of the cloud and different number of cloud combinations, The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the previous algorithm in the case of small scale cloud combinations and large scale cloud combinations.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09;TP311.13

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本文編號：1520206