發(fā)布時(shí)間：2017-04-25 00:18

  本文關(guān)鍵詞：基于IaaS云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)與建模方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,全球涌現(xiàn)了越來(lái)越多的IaaS(Infrastructure as a Service)云計(jì)算平臺(tái)。IaaS云計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景廣泛,例如眾多高校通過(guò)使用IaaS云平臺(tái)來(lái)減少機(jī)房在硬件上的投入,公司搭建IaaS私有云滿足其快速增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)對(duì)云平臺(tái)計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的需求。IaaS云平臺(tái)廣泛的應(yīng)用催生了針對(duì)IaaS云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)方法與工具的研究熱點(diǎn)。眾多研究者針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景下設(shè)計(jì)出各式各樣的云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具。通過(guò)這些云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具,有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)各種云平臺(tái)的性能評(píng)估以及管理。在部署IaaS云平臺(tái)時(shí),IaaS云平臺(tái)構(gòu)建者需要估計(jì)出虛擬機(jī)個(gè)數(shù)以及每臺(tái)虛擬機(jī)運(yùn)行的任務(wù),從而規(guī)劃在IaaS云平臺(tái)的性能容量。然而,當(dāng)前眾多云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具中尚不能有效實(shí)現(xiàn)對(duì)于云平臺(tái)所能開啟的最大虛擬機(jī)個(gè)數(shù)的預(yù)測(cè)功能。因此,本文提出了面向IaaS云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)工具。通過(guò)該評(píng)測(cè)工具,實(shí)現(xiàn)了對(duì)IaaS云平臺(tái)的性能數(shù)據(jù)的采集和分析,從而預(yù)測(cè)出云平臺(tái)能開啟的最大虛擬機(jī)個(gè)數(shù),幫助用戶完成對(duì)IaaS云平臺(tái)投入的預(yù)算。本文中把云平臺(tái)中虛擬機(jī)的配置、虛擬機(jī)的工作負(fù)載作為影響云平臺(tái)開啟最大虛擬機(jī)的兩個(gè)關(guān)鍵因素。根據(jù)實(shí)驗(yàn)獲得這些關(guān)鍵因素的樣本數(shù)據(jù),從而建立了多元線性回歸模型和支持向量機(jī)回歸模型。此外,本文所實(shí)現(xiàn)的云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具對(duì)IaaS云平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試,通過(guò)模型之間的擬合誤差和預(yù)測(cè)誤差的對(duì)比,把基于高斯徑向基的支持向量機(jī)模型作為云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具的預(yù)測(cè)模型。具體來(lái)說(shuō),本文主要貢獻(xiàn)如下:(1)本文基于大量云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具的研究分析,分析這些性能評(píng)測(cè)工具的特點(diǎn)及其適用的不同應(yīng)用場(chǎng)景。(2)針對(duì)云平臺(tái)性能建模自變量的選取問(wèn)題,本文發(fā)現(xiàn)云平臺(tái)中虛擬機(jī)的配置、虛擬機(jī)的工作負(fù)載是影響云平臺(tái)開啟最大虛擬機(jī)個(gè)數(shù)的因素。通過(guò)IaaS云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)工具收集和分析云平臺(tái)性能數(shù)據(jù),并且通過(guò)不同建模模型之間的對(duì)比,本文選取了支持向量機(jī)模型作為IaaS性能預(yù)測(cè)模型。(3)本文實(shí)現(xiàn)了IaaS云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)工具集,包括:工作負(fù)載產(chǎn)生器、工作負(fù)載定義模塊、性能數(shù)據(jù)收集器、虛擬機(jī)配置提取器、性能數(shù)據(jù)解析器和預(yù)測(cè)模型。這樣性能評(píng)測(cè)工具能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出云平臺(tái)的容量上限。
【關(guān)鍵詞】：云平臺(tái) 性能評(píng)測(cè)工具 線性回歸 支持向量機(jī) 虛擬機(jī)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 當(dāng)前研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 文章的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 第二章 云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)的相關(guān)工作16-22
• 2.1 云平臺(tái)基本概念16
• 2.2 回歸模型16-19
• 2.2.1 線性回歸模型概述16-17
• 2.2.2 線性回歸建模的過(guò)程17-19
• 2.2.3 非線性回歸模型19
• 2.3 云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)指標(biāo)19-20
• 2.4 云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)工具20
• 2.5 本章小結(jié)20-22
• 第三章 基于Iaa S云平臺(tái)的性能建模方法研究22-39
• 3.1 性能建模自變量的選取22-23
• 3.2 云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)的指標(biāo)以及云平臺(tái)性能評(píng)測(cè)的結(jié)果23-25
• 3.3 預(yù)測(cè)模型的選擇25-26
• 3.4 多元線性回歸模型建模分析26-32
• 3.4.1 建模過(guò)程與分析26-30
• 3.4.2 線性回歸模型的確定30-32
• 3.5 支持向量機(jī)回歸模型建模分析32-37
• 3.5.1 支持向量機(jī)回歸模型32-33
• 3.5.2 核函數(shù)的選擇33-34
• 3.5.3 損失函數(shù)的選擇34
• 3.5.4 建模過(guò)程34-36
• 3.5.5 模型建立36-37
• 3.6 本章小結(jié)37-39
• 第四章 云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)39-49
• 4.1 性能評(píng)測(cè)工具的需求39-40
• 4.2 性能評(píng)測(cè)工具的主要模塊40-41
• 4.3 性能評(píng)測(cè)工具的設(shè)計(jì)指標(biāo)41-42
• 4.4 性能評(píng)測(cè)工具的整體設(shè)計(jì)42-46
• 4.4.1 工作負(fù)載產(chǎn)生器44-45
• 4.4.2 工作負(fù)載定義模塊45
• 4.4.3 性能數(shù)據(jù)收集器45-46
• 4.4.4 虛擬機(jī)配置提取器和性能數(shù)據(jù)解析器46
• 4.4.5 預(yù)測(cè)模型46
• 4.5 性能評(píng)測(cè)的過(guò)程46-48
• 4.6 本章小結(jié)48-49
• 第五章 實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果和性能分析49-57
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與實(shí)驗(yàn)評(píng)估指標(biāo)49-50
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備49-50
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)評(píng)估指標(biāo)50
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析50-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 本文工作總結(jié)57-58
• 6.2 未來(lái)展望58-59
• 致謝59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 附錄65-66
• 詳細(xì)摘要逡逑66-68

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  本文關(guān)鍵詞：基于IaaS云平臺(tái)的性能評(píng)測(cè)與建模方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：325265