目前,云服務(wù)越來越多地跨數(shù)據(jù)中心分布。不同地區(qū)由于房價(jià)、工資水平、電費(fèi)等方面的差異,導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心建設(shè)成本呈現(xiàn)區(qū)域差異,因此云服務(wù)提供商對(duì)提供的云服務(wù)也按照地理位置的不同制定不同的定價(jià)。不同地區(qū)的相同云服務(wù)提供商提供的云資源價(jià)格會(huì)不同,相同地區(qū)的不同云服務(wù)提供商提供的云資源價(jià)格也不盡相同。云服務(wù)提供商可以利用這一成本上的差異實(shí)現(xiàn)其利益最大化。同樣地,云用戶也可以利用這一差異實(shí)現(xiàn)自己成本最小化。本文就云用戶在廣域云系統(tǒng)中的成本最優(yōu)化問題做了進(jìn)一步探索。該問題的數(shù)學(xué)模型是一般指派問題（GAP）,本文利用增廣拉格朗日乘子法（ALMM）來獲得這一調(diào)度問題的解決方案。然而ALMM算法在某些情況下不能很好的收斂到一組可行解,因此在本文中又設(shè)計(jì)了一個(gè)調(diào)整算法來對(duì)ALMM算法中的解進(jìn)行調(diào)整。此外,由于ALMM算法收斂速度較慢,又設(shè)計(jì)了一個(gè)降低價(jià)值密度算法（DVDS）,它能夠在相當(dāng)短的時(shí)間內(nèi)獲得調(diào)度結(jié)果。為了能夠進(jìn)行更好的對(duì)比,本文還將一般的貪心策略作為基準(zhǔn)與DVDS算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)表明一般貪心策略要比DVDS算法成本高約6%¹1%。當(dāng)這些算法應(yīng)用到線性和分段定價(jià)的模型中,發(fā)現(xiàn)分段... 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

中國天文云系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心分布圖

廣域云系統(tǒng)表示為 ( )，其中 是地理分布式的數(shù)據(jù)中心， 是各個(gè)數(shù)據(jù)中心之間的網(wǎng)絡(luò)鏈路。每個(gè)數(shù)據(jù)中心都會(huì)提供計(jì)算和存儲(chǔ)容量，以便虛擬機(jī)能夠在數(shù)據(jù)中心進(jìn)行配置來運(yùn)行數(shù)據(jù)密集型任務(wù)。但每個(gè)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算能力又是有限的，并且一般在數(shù)值上是不同的。設(shè) ( ) 為數(shù)據(jù)中心 的計(jì)算容量，它表示在數(shù)據(jù)中心 上分配的所有任務(wù)的計(jì)算容量的總和不能大于 。任務(wù)的執(zhí)行需要相應(yīng)數(shù)量的請(qǐng)求數(shù)據(jù)量，每個(gè)數(shù)據(jù)中心都存儲(chǔ)著龐大的數(shù)據(jù)量，這些數(shù)據(jù)以文件的形式在數(shù)據(jù)中心上存儲(chǔ)著。設(shè) 為云系統(tǒng)中所有文件的集合。對(duì)于文件 ，定義 ( )為文件 的大小， ( ) 為存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心 上的所有文件集合。如圖 3-1 是云系統(tǒng)模型，從圖中可以看到數(shù)據(jù)中心以及文件的分布情況。圖中共有 4 個(gè)數(shù)據(jù)中心，分別是 ， ， ， ，它們的容量分別為 =3 個(gè) CPU， =5 個(gè) CPU， =5 個(gè) CPU， =4 個(gè) CPU。每一個(gè)數(shù)據(jù)中心的文件存儲(chǔ)情況為： ( ) ， ( ) ， ( ) ， ( ) 。每個(gè)文件大小如圖 3-1 所示，單位為 MB。

圖3-2兩種定價(jià)模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]云計(jì)算環(huán)境下的虛擬機(jī)快速克隆技術(shù)[J]. 鄭婷婷,武延軍,賀也平.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(13)



本文編號(hào)：3523658