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時(shí)延敏感的云計(jì)算虛擬資源調(diào)度方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-14 09:06
   云計(jì)算受到廣泛的關(guān)注,在將計(jì)算作為一種資源的新型觀念下,其重要性更是日益凸顯。云環(huán)境下的資源主要有三種:計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源和存儲(chǔ)資源。在云數(shù)據(jù)中心里,成百上千臺(tái)服務(wù)器同時(shí)運(yùn)行。在高效利用虛擬資源的前提下,為云用戶提供較低時(shí)延的云服務(wù)極為重要。一個(gè)高效的調(diào)度方法應(yīng)較大限度地減少傳輸時(shí)延,提高單位資源的計(jì)算能力,從而有效地幫助個(gè)人及企業(yè)以合理的資金投入獲得最優(yōu)的計(jì)算資源,減少運(yùn)營成本。所以,云環(huán)境下通過資源分配進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn),而在多云環(huán)境下,由于不同云數(shù)據(jù)中心存在不同的虛擬資源租賃價(jià)格和時(shí)延特性,使得時(shí)延的優(yōu)化變得更為復(fù)雜。以此為出發(fā)點(diǎn),本文以數(shù)據(jù)中心資源和用戶任務(wù)為研究對(duì)象,將數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延作為優(yōu)化目標(biāo),重點(diǎn)對(duì)云環(huán)境下MapReduce的時(shí)延優(yōu)化、多云環(huán)境下組用戶的時(shí)延優(yōu)化和多云環(huán)境下時(shí)延敏感的資源分配進(jìn)行了深入研究,三個(gè)研究點(diǎn)都以時(shí)延作為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行資源分配,研究取得如下成果:1.針對(duì)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的虛擬資源分配,提出云環(huán)境下時(shí)延敏感的虛擬機(jī)放置方法,該方法可以有效地降低總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和最大數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。首先,將虛擬機(jī)按照與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)之間的傳輸時(shí)延進(jìn)行預(yù)分類。然后,通過提出的兩個(gè)虛擬機(jī)放置算法分別優(yōu)化總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和最大數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延,并放置Map層的虛擬機(jī)。最后,通過Reduce層虛擬機(jī)數(shù)目的限制和閾值篩選,為Reduce層放置虛擬機(jī)。提出的方法可以有效降低算法時(shí)間復(fù)雜度,通過云計(jì)算仿真軟件進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明相比于已有研究,該方法可以分別降低平均26.3%的總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延和20.6%的最大數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。2.針對(duì)多云環(huán)境下協(xié)作組用戶場(chǎng)景,提出了一種基于反三角不等式的、云環(huán)境下時(shí)延敏感的虛擬機(jī)租賃方法。該方法首先使用有權(quán)圖表示多數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。然后,定義了協(xié)作組路徑時(shí)延模型和路徑開銷模型。最后,使用Yen's算法和混合整數(shù)規(guī)劃為協(xié)作組成員分配路徑,以此優(yōu)化協(xié)作組總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。提出的方法允許云用戶調(diào)整預(yù)算,進(jìn)而控制總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延的取值。以真實(shí)時(shí)延、租賃價(jià)格數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明了所提方法不僅可以為用戶提供靈活的租賃策略,而且還可以有效地降低協(xié)作組總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延。3.針對(duì)多云環(huán)境下虛擬資源分配,在限制租賃預(yù)算的條件下,提出了云環(huán)境下時(shí)延敏感的虛擬資源分配方法。該方法首先定義數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延模型和租賃開銷模型。然后,使用K-means對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行聚類,從而得到最合理的云區(qū)域。最后,將時(shí)延優(yōu)化問題建模為二次規(guī)劃,并分別對(duì)每一個(gè)云區(qū)域進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)使用22個(gè)數(shù)據(jù)中心之間的真實(shí)時(shí)延數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于已有方法,提出的虛擬資源分配方法能夠降低46.1%的總數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延,為云實(shí)時(shí)性應(yīng)用程序用戶保證了較高的服務(wù)質(zhì)量。
【學(xué)位單位】:北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TP393.09
【部分圖文】:

示意圖,時(shí)延優(yōu)化,環(huán)境服務(wù),應(yīng)用程序


然后,通過高速傳輸?shù)竭_(dá)香港。最后,用戶數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)發(fā)至騰訊在香港和廣州的??數(shù)據(jù)中心。整個(gè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延僅有200毫秒左右、??圖1-2描述了云環(huán)境服務(wù)的資源提供結(jié)構(gòu)。最底層為AWS、Microsoft?Azure、??GCP等云基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商,提供虛擬機(jī)、網(wǎng)絡(luò)鏈路等云基礎(chǔ)設(shè)施資源。中間層為??Skype、WhatsApp等云應(yīng)用程序服務(wù)商,為云用戶提供各種低時(shí)延應(yīng)用程序。最上??層為云用戶,包括政府、企業(yè)以及個(gè)人。云計(jì)算有三種資源:計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源??和存儲(chǔ)資源。計(jì)算資源的表現(xiàn)形式通常為物理機(jī)、虛擬機(jī)或者容器。網(wǎng)絡(luò)資源包括??數(shù)據(jù)傳輸過程中的傳輸鏈路(例如光纖)、轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備(路由器)等。本文中的虛擬??資源調(diào)度,僅涉及代表計(jì)算資源的虛擬機(jī)和代表網(wǎng)絡(luò)資源的數(shù)據(jù)傳輸路徑。一個(gè)有??效的虛擬資源調(diào)度方法,能夠?yàn)樵茟?yīng)用程序分配合理的虛擬資源,以提供低時(shí)延、??高QoS的云服務(wù)。??f ̄0???0^1??mm??^?政府?企業(yè)?個(gè)人?)??云應(yīng)用程序服務(wù)商??^?^OOYALA??WvxtaApp??V.?y??云基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商??_?jTm*.??*lf?webservi?es?S||?Azure?O?Google?CIol,':?Pi:?I;'.:-??V.?y??圖1-2云環(huán)境服務(wù)系統(tǒng)示意圖??目前針對(duì)單云和多云環(huán)境下應(yīng)用程序的時(shí)延優(yōu)化存在很多不足和難點(diǎn)。??MapReduce運(yùn)行過程中,由于Map任務(wù)與Reduce任務(wù)之間需要大量的數(shù)據(jù)交互,??因此時(shí)延優(yōu)化存在時(shí)間復(fù)雜度高、執(zhí)行效率低的問題

虛擬機(jī),優(yōu)化方法,不確定性,思路


、據(jù)節(jié)點(diǎn)與虛擬機(jī)之間的時(shí)延遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于虛擬。因此,本研宄將Map層虛擬機(jī)與數(shù)據(jù)節(jié)理的分配了虛擬機(jī),同時(shí)還降低了算法的的半徑非常小的時(shí)候,使用虛擬機(jī)團(tuán)的放虛擬機(jī)數(shù)目不夠給數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)做分配并且匹大并且包含大量虛擬機(jī)的時(shí)候,這時(shí)候預(yù)圈代表計(jì)算節(jié)點(diǎn),也就是虛擬機(jī),大圓內(nèi)現(xiàn)在,面臨著是否將A或B加入到虛擬的虛擬機(jī)之間的時(shí)延都是小于虛擬機(jī)團(tuán)的況。這樣的情況下,看似虛擬機(jī)A和B都A與B之間的時(shí)延是超出閾值的,這預(yù)擬機(jī)團(tuán),只有一個(gè)虛擬機(jī)能夠加入這個(gè)虛,那么對(duì)于虛擬機(jī)B來說就是不公平的,延,將虛擬機(jī)預(yù)分類,能有效的避免團(tuán)的虛擬機(jī)A??

示意圖,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn),虛擬機(jī),數(shù)據(jù)傳輸


數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),但是可以處理來自Map層的虛擬機(jī)的數(shù)據(jù)。一個(gè)虛擬機(jī)不能與同??一層的其他虛擬機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,因此虛擬機(jī)之間的時(shí)延只存在于Map層虛擬機(jī)與??Reduce層虛擬機(jī)之間。如圖3-2所示,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)包含不同的傳輸數(shù)據(jù)量,數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)??與虛擬機(jī)之間、虛擬機(jī)與虛擬機(jī)之間存在不同的鏈路代價(jià)。數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與Map層虛擬??機(jī)之間是一對(duì)一的關(guān)系,Map層與Reduce層虛擬機(jī)之間是多對(duì)多的關(guān)系。??數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)?Map層?Reduce層??7G?〇__2_??10G?O?5?〇??2—-%〇??4??60?O?J?"〇??一對(duì)一?多對(duì)多??圖3-2數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與MapReduce數(shù)據(jù)傳輸示意圖??27??
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