【摘要】：云計(jì)算技術(shù)近幾年來得到長(zhǎng)足的發(fā)展,無論是從硬件上的提升,還是計(jì)算性能的提升,都給互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)帶來巨大的變化。全球云計(jì)算服務(wù)技術(shù)逐步發(fā)展,容器技術(shù)成為應(yīng)用在云計(jì)算領(lǐng)域的主流技術(shù)之一。云計(jì)算技術(shù)中的虛擬化很好的實(shí)現(xiàn)將硬件資源統(tǒng)一管理并且給不同的用戶提供不同的服務(wù)。虛擬化技術(shù)是對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心所含有的硬件資源等基礎(chǔ)設(shè)施資源實(shí)現(xiàn)共享和復(fù)用。數(shù)據(jù)中心隨著時(shí)代的變化,并且伴隨著大量新型需求的出現(xiàn),云計(jì)算平臺(tái)下的數(shù)據(jù)中心不得不在新的要求下做出相應(yīng)的改變。在這其中,跨地域的數(shù)據(jù)中心的建設(shè)尤其顯現(xiàn)的突出重要。尤其在商業(yè)環(huán)境下,如何能夠在保證業(yè)務(wù)質(zhì)量的情況下降低云計(jì)算平臺(tái)下的數(shù)據(jù)中心的成本,成為一個(gè)尤為重要的課題。針對(duì)上述情況,優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的帶寬成本問題成為一個(gè)很重要的研究熱點(diǎn),基于可延遲大數(shù)據(jù)窗口,在多延遲窗口下的大數(shù)據(jù)傳輸問題。提出多延遲窗口下帶寬成本優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。在此基礎(chǔ)上研究了多延遲窗口下的在線算法,據(jù)此設(shè)計(jì)了 Multi-Heuristic Smoothing Algorithm(MHSA)并證明其競(jìng)爭(zhēng)比是在2(1 — (1 - 1/D)D)到2之間。本文研究了多延遲窗口情況下的云平臺(tái)在線算法的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)云平臺(tái)算法時(shí),本文提出成本函數(shù)Φ(Φ),采用設(shè)計(jì)Φ(Φ)選擇最優(yōu)可執(zhí)行數(shù)據(jù)中心,最后達(dá)到優(yōu)化成本的效果�；讦�(Φ),設(shè)計(jì)在固定延遲下 Single-Dynamic Self-adaption Algorithm (SDSA)和多延遲下的Multi-Dynamic Self-adaption Algorithm (MDSA)并且最后模擬實(shí)驗(yàn)證明其優(yōu)化的效果。
[Abstract]:Cloud computing technology has been greatly developed in recent years, both in terms of hardware and computing performance, all of which bring tremendous changes to the Internet industry. With the development of global cloud computing service technology, container technology has become one of the mainstream technologies in cloud computing. Virtualization in cloud computing technology is a good way to manage hardware resources and provide different services to different users. Virtualization technology is to share and reuse infrastructure resources such as hardware resources contained in cloud computing data centers. Data centers change with the times, and with the emergence of a large number of new requirements, the data centers in cloud computing platform have to make corresponding changes under the new requirements. Among them, the construction of cross-regional data center is particularly important. Especially in the business environment, how to reduce the cost of data center in cloud computing platform under the guarantee of business quality has become a particularly important issue. In view of the above, optimizing the bandwidth cost of the data center has become a very important research hotspot, which is based on the delay big data window, and then the big data transmission problem under the multi-delay window. A mathematical model of bandwidth cost optimization for multi-delay windows is proposed. Based on this, the online algorithm for multi-delay window is studied. Based on this, the Multi-Heuristic Smoothing Algorithm (MHSA) is designed and its competition ratio is proved to be between 2 (1- (-1 / 1) D) to 2. In this paper, the design of online algorithm for cloud platform with multiple delay windows is studied. In the design of cloud platform algorithm, the cost function 桅 (桅) is proposed, and the optimal executable data center is selected by designing 桅 (桅). Finally, the effect of optimizing cost is achieved. Based on 桅 (桅), the Single-Dynamic Self-adaption Algorithm (SDSA) with fixed delay and Multi-Dynamic Self-adaption Algorithm (MDSA) with multiple delays are designed, and the simulation results show that the optimization is effective.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP308;TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2423260