發(fā)布時(shí)間：2018-12-08 16:43

【摘要】：云計(jì)算以其計(jì)算能力按需提供、基于虛擬機(jī)化集群技術(shù)的資源共享、快速?gòu)椥詳U(kuò)展與收縮等特性受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。然而,云計(jì)算環(huán)境下,由于資源的大規(guī)模性、節(jié)點(diǎn)失效事件發(fā)生的不確定性、競(jìng)價(jià)型虛擬資源獲取的非持續(xù)性,導(dǎo)致云服務(wù)可靠性急劇下降。為此,本文以云虛擬資源供應(yīng)和云應(yīng)用服務(wù)供應(yīng)為主要研究對(duì)象,以高可靠、低代價(jià)為研究目標(biāo),對(duì)兩類云服務(wù)可靠供應(yīng)中面臨的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,取得了如下成果：1.針對(duì)當(dāng)前可靠云虛擬資源供應(yīng)研究中,由于忽略節(jié)點(diǎn)可靠性和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣?導(dǎo)致已有基于關(guān)鍵點(diǎn)存儲(chǔ)/恢復(fù)的可靠性保障策略難以達(dá)到最優(yōu)效果,和資源占用率高的問(wèn)題,本文首先借鑒可靠性理論,通過(guò)設(shè)計(jì)特征融合因子對(duì)數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)的可靠性進(jìn)行建模,并將虛擬機(jī)關(guān)鍵點(diǎn)存儲(chǔ)成本轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)中心資源消耗成本,然后針對(duì)云服務(wù)和胖樹型數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)特征,提出了一種共享式虛擬機(jī)關(guān)鍵點(diǎn)鏡像文件生成與調(diào)度策略。最后,在基于Cloudsim構(gòu)建的云仿真平臺(tái)FTCloudsim上進(jìn)行了大量仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它方法相比,所提方法能保證可靠性的同時(shí),降低對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)資源和存儲(chǔ)資源的消耗。2.針對(duì)當(dāng)前可靠云虛擬資源供應(yīng)研究中,已有虛擬機(jī)冗余策略在失效恢復(fù)過(guò)程中占用大量網(wǎng)絡(luò)資源的問(wèn)題,提出一種數(shù)據(jù)中心資源占用特征和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞲兄奶摂M機(jī)冗余放置和任務(wù)重調(diào)度方法,該方法首先基于聚集特征設(shè)計(jì)物理機(jī)選擇算法,其次利用數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)特征設(shè)計(jì)啟發(fā)式算法,計(jì)算最優(yōu)虛擬機(jī)放置策略。最后,將重調(diào)度問(wèn)題建模為二分圖最小權(quán)最優(yōu)匹配問(wèn)題,并設(shè)計(jì)匹配算法,降低實(shí)際失效恢復(fù)時(shí)間,提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率。為了驗(yàn)證本方法的有效性,我們?cè)贔TCloudsim上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提方法能保障云虛擬資源供應(yīng)可靠性的同時(shí),顯著提升數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)資源利用率。3.針對(duì)當(dāng)前可靠云應(yīng)用服務(wù)供應(yīng)研究中,由于缺乏對(duì)競(jìng)價(jià)型資源價(jià)格特征準(zhǔn)確認(rèn)知和對(duì)任務(wù)緊急度的忽略,難以實(shí)現(xiàn)可靠性和運(yùn)營(yíng)成本均衡的問(wèn)題,提出一種自適應(yīng)競(jìng)價(jià)型虛擬資源動(dòng)態(tài)租賃與可靠性保障方法,該方法首先利用競(jìng)價(jià)型虛擬資源的歷史價(jià)格和任務(wù)的緊急度特征,設(shè)計(jì)競(jìng)價(jià)策略,其次,以狀態(tài)存儲(chǔ)決策周期為基線,基于歷史價(jià)格特征,對(duì)潛在虛擬機(jī)狀態(tài)保存策略的代價(jià)進(jìn)行評(píng)估,并選擇代價(jià)最小的策略作為目標(biāo)策略。為了驗(yàn)證所提方法的有效性,我們?cè)贔TCloudsim上進(jìn)行了大量仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比表明所提出的方法能夠保障云應(yīng)用服務(wù)可靠性,并降低應(yīng)用服務(wù)供應(yīng)商的運(yùn)營(yíng)成本。
[Abstract]:Cloud computing has attracted much attention from academia and industry because of its ability to provide on demand, resource sharing based on virtual machine cluster technology, rapid elastic expansion and contraction. However, in the cloud computing environment, due to the large-scale nature of resources, the uncertainty of node failure events, and the non-sustainability of bidding virtual resources acquisition, the reliability of cloud services is reduced sharply. For this reason, this paper takes cloud virtual resource supply and cloud application service supply as the main research object, taking high reliability and low cost as the research target, and makes a deep research on some key problems in the two kinds of cloud service reliability supply. The following results have been achieved: 1. In the current research of reliable cloud virtual resource supply, the reliability of nodes and the topology of data center network are ignored, so it is difficult to achieve the optimal effect of the existing reliability guarantee strategy based on key point storage / recovery. And the problem of high resource utilization, this paper first uses the reliability theory for reference, models the reliability of the data center node through the design feature fusion factor, and converts the storage cost of the virtual machine key point into the resource consumption cost of the data center. Then, according to the network features of cloud services and fat-tree data centers, a shared virtual machine key point image file generation and scheduling strategy is proposed. Finally, a large number of simulation experiments are carried out on the cloud simulation platform FTCloudsim based on Cloudsim. The experimental results show that compared with other methods, the proposed method can guarantee reliability at the same time. Reduce the consumption of data center network resources and storage resources. 2. In the current research of reliable cloud virtual resource supply, the redundant strategy of virtual machine occupies a lot of network resources in the process of failure recovery. A virtual machine redundancy placement and task rescheduling method based on data center resource occupation feature and data center network topology feature perception is proposed. Firstly, a physical machine selection algorithm based on aggregation feature is designed. Secondly, a heuristic algorithm is designed based on the structural features of the data center to calculate the optimal virtual machine placement strategy. Finally, the rescheduling problem is modeled as the bipartite graph minimum weight optimal matching problem, and a matching algorithm is designed to reduce the actual failure recovery time and improve the network resource utilization. In order to verify the effectiveness of this method, we have carried out simulation experiments on FTCloudsim. The experimental results show that the proposed method can guarantee the reliability of cloud virtual resource supply and improve the utilization ratio of data center network resource significantly. In the current research of reliable cloud application service supply, it is difficult to achieve reliability and operation cost balance due to the lack of accurate cognition of price characteristics of bidding resources and neglect of task urgency. In this paper, an adaptive bidding virtual resource dynamic lease and reliability guarantee method is proposed. Firstly, a bidding strategy is designed based on the historical price of the bidding virtual resource and the urgency of the task. Taking the state storage decision cycle as the baseline and based on the historical price characteristics, this paper evaluates the cost of the state preservation strategy of the potential virtual machine, and selects the strategy with the lowest cost as the target strategy. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we have carried out a large number of simulation experiments on FTCloudsim. The simulation results show that the proposed method can guarantee the reliability of cloud application services and reduce the operating costs of application service providers.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：2368661