云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的新型信息資源服務(wù)系統(tǒng),通過虛擬化技術(shù)將基礎(chǔ)設(shè)施硬件資源虛擬化,使得海量分布式資源形成一個統(tǒng)一的巨型資源池,而用戶任務(wù)的調(diào)度問題是云計算的核心問題之一,合理運用相關(guān)資源管理方法和技術(shù),確保虛擬計算資源節(jié)點的合理、高效的分配和使用,如何實現(xiàn)對云計算資源的高效調(diào)度成為云計算研究的重要課題。為解決云計算資源利用率不高、系統(tǒng)負載不均衡等問題,通過對云計算系統(tǒng)進行研究,分析了云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度問題的特點,總結(jié)出現(xiàn)有調(diào)度策略的不足。通過考慮節(jié)點在任務(wù)執(zhí)行過程中可能的負載狀態(tài),設(shè)計了基于負載預(yù)測的云計算虛擬資源節(jié)點綜合評價體系,以生成合理的用于云計算任務(wù)調(diào)度的矩陣,并對基于貪心遺傳算法的任務(wù)調(diào)度方案進行優(yōu)化,以提高調(diào)度效率,縮短任務(wù)完成時間,優(yōu)化整體負載均衡能力。論文的主要創(chuàng)新性工作有:(1)設(shè)計了對于云計算虛擬計算資源節(jié)點短期負載的動態(tài)預(yù)測方法,針對云計算環(huán)境下節(jié)點負載的復(fù)雜性,多變性,時間關(guān)聯(lián)性等特點,研究了在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的基礎(chǔ)上形成的seq2seq模型,利用RNN網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同情況下負載預(yù)測的優(yōu)越性,設(shè)計并實現(xiàn)了適合云計算資源節(jié)點負載離散時間多步預(yù)測...

【文章頁數(shù)】：49 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的主要工作內(nèi)容
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 云計算與任務(wù)調(diào)度
    2.1 云計算
        2.1.1 云計算概述
        2.1.2 云計算體系結(jié)構(gòu)
        2.1.3 云計算主要技術(shù)
    2.2 云計算任務(wù)調(diào)度問題概述
        2.2.1 云計算資源調(diào)度系統(tǒng)
        2.2.2 數(shù)學(xué)模型
        2.2.3 云資源監(jiān)控系統(tǒng)
    2.3 幾種典型資源調(diào)度算法概述
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于負載預(yù)測的云資源評價體系
    3.1 基于seq2seq模型的負載預(yù)測算法
        3.1.1 負載預(yù)測方法
        3.1.2 用于云計算資源負載預(yù)測的d-seq2seq模型設(shè)計
        3.1.3 d-seq2seq模型的搭建
    3.2 基于負載預(yù)測的云資源評價體系
        3.2.1 云資源節(jié)點綜合評價概述
        3.2.2 資源固有性能評價模型
        3.2.3 云資源綜合評價模型
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于GGA算法的云資源調(diào)度策略
    4.1 基于GGA算法的云計算調(diào)度策略
        4.1.1 用于任務(wù)調(diào)度的GGA算法設(shè)計
        4.1.2 一種新的個體生成方式
        4.1.3 遺傳模板設(shè)計
        4.1.4 w-GGA調(diào)度算法
    4.2 仿真實驗以及結(jié)果分析
        4.2.1 cloudsim平臺簡介
        4.2.2 實驗環(huán)境與實驗設(shè)計
        4.2.3 實驗結(jié)果分析與對比
    4.3 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論
    5.1 本文總結(jié)及主要創(chuàng)新點
    5.2 存在的問題與下一步的工作
參考文獻
在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果
致謝



本文編號：3841383