本文關(guān)鍵詞：云計算環(huán)境下QoS保障機制技術(shù)的研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計算是作為一種新的計算方式,以其物美價廉的特點在商業(yè)上得到大力的推廣,這種把服務(wù)和資源分離并且單獨提供服務(wù)的方式也受到廣大消費者的青睞。在云計算模式中,用戶通過網(wǎng)絡(luò)提交任務(wù)并且和服務(wù)提供商簽訂協(xié)議,再通過網(wǎng)絡(luò)得到計算結(jié)果。用戶不用關(guān)心資源的管理、維護,也不用購買資源,用戶購買的是資源的運行環(huán)境和使用權(quán)。云計算提供商則集中購買管理大量資源,批量給用戶提供服務(wù),統(tǒng)一管理。云提供商在為用戶提供服務(wù)的時候,過多的資源投入會造成資源浪費,過少的資源投入會造成QoS問題而形成毀約。本文利用了經(jīng)濟學中的博弈論模型來描述這個問題,通過這個模型可以調(diào)節(jié)上述矛盾的平衡點,并且提出一個虛擬機放置算法來對虛擬資源進行分配調(diào)度。該算法相對于傳統(tǒng)博弈論模型提出了用戶、單個提供商和提供商團體之間的三方博弈。通過實驗表明相對于傳統(tǒng)模型算法,本算法可以在保障用戶QoS前提下減少能耗6.16%,增加提供商的收益10.6%。云計算中的虛擬機部署在物理服務(wù)器上,而用戶的任務(wù)是運行在虛擬機上。為了保障用戶的QoS需要對虛擬機上的任務(wù)流進行管理和調(diào)度,因此本文提出一個模型來分析當前系統(tǒng)任務(wù)運行和分配的狀態(tài),通過ARIMA預測模型進行QoS預測,根據(jù)用戶QoS狀態(tài)進行預警分類,再利用一個粒子群(PSO)和引力搜索(GSA)的混合算法求得最終的調(diào)度策略。也即用預測的方式來判斷QoS的走勢,用任務(wù)流調(diào)度來規(guī)避不利的QoS情況。相對于原算法,本文在調(diào)度算法中根據(jù)網(wǎng)絡(luò)擁塞控制的思想添加了一個保留虛擬機的方案。實驗表明該算法比原混合算法減少能耗9.26%,使用QoS預測模型比不使用本模型的QoS違約減少0.045%。最后,本文把OpenStack作為底層框架設(shè)計了一個云計算平臺,在該平臺中為了保障用戶的QoS,設(shè)計了一個用戶QoS保障系統(tǒng)。本文根據(jù)用戶QoS的保障系統(tǒng)的需求分別設(shè)計資源管理系統(tǒng)以及通用監(jiān)控系統(tǒng),并且對系統(tǒng)運行做出了展示。
【關(guān)鍵詞】：云計算 服務(wù)質(zhì)量 博弈論 粒子群算法 引力搜索算法 ARIMA模型
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意義12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 服務(wù)質(zhì)量（QoS）12-13
• 1.3.2 云計算資源調(diào)度13-14
• 1.4 研究目標與研究內(nèi)容14-15
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 相關(guān)理論與技術(shù)17-30
• 2.1 云計算QoS介紹17-19
• 2.2 混合云系統(tǒng)介紹19-22
• 2.2.1 混合云系統(tǒng)結(jié)構(gòu)19-21
• 2.2.2 用戶端系統(tǒng)流程21-22
• 2.3 云計算的資源管理和調(diào)度22-25
• 2.3.1 云計算資源調(diào)度需求分析22
• 2.3.2 云計算調(diào)度算法分類22-24
• 2.3.3 云資源調(diào)度方法難點24-25
• 2.4 博弈論25-28
• 2.4.1 博弈論概述25-26
• 2.4.2 合作博弈26-27
• 2.4.3 序貫博弈27
• 2.4.4 博弈論范例27-28
• 2.5 多目標優(yōu)化算法28-30
• 第三章 混合云中基于博弈論的虛擬機放置算法30-48
• 3.1 引言30-31
• 3.2 總體方案31-32
• 3.2.1 混合云中的成員利益關(guān)系31
• 3.2.2 方案設(shè)計31-32
• 3.3 建立博弈模型32-38
• 3.3.1 模型所用指標32-33
• 3.3.2 混合云中成員選擇原則33-34
• 3.3.3 混合云團體成員選擇模型34-36
• 3.3.4 博弈模型中的用戶QoS指標36-37
• 3.3.5 博弈論模型37-38
• 3.4 虛擬機放置算法38-41
• 3.4.1 物理服務(wù)器中負載均衡優(yōu)化處理38-40
• 3.4.2 算法流程40-41
• 3.5 基于CloudSim的模擬仿真實驗41-47
• 3.5.1 混合云團體成員選擇42-44
• 3.5.2 QoS性能測試44-46
• 3.5.3 功耗性能測試46-47
• 3.6 小結(jié)47-48
• 第四章 基于任務(wù)流調(diào)度的用戶QoS保障算法48-64
• 4.1 引言48
• 4.2 總體方案48-49
• 4.3 用戶QoS保障模型49-54
• 4.3.1 ARIMA預測模型49-51
• 4.3.2 用戶QoS預警決策51-53
• 4.3.3 QoS保障的處理流程53-54
• 4.4 任務(wù)流調(diào)度算法模型54-60
• 4.4.1 算法建模54-55
• 4.4.2 混合粒子群算法介紹55-58
• 4.4.3 基于PSO和GSA融合算法的改進58-60
• 4.4.4 算法流程60
• 4.5 基于CloudSim的模擬仿真實驗分析60-63
• 4.5.1 選擇對比算法61-63
• 4.5.2 QoS實驗結(jié)果63
• 4.6 小結(jié)63-64
• 第五章 用戶QoS保障模塊的設(shè)計與實現(xiàn)64-80
• 5.1 系統(tǒng)簡介64-66
• 5.1.1 開發(fā)環(huán)境64
• 5.1.2 總體設(shè)計方案64-66
• 5.2 QoS保障模塊的相關(guān)模塊介紹66-69
• 5.2.1 通用監(jiān)控模塊66-67
• 5.2.2 資源區(qū)管理模塊67-69
• 5.3 云平臺用戶QoS保障模塊69-77
• 5.3.1 QoS保障模塊結(jié)構(gòu)69-71
• 5.3.2 QoS屬性模塊設(shè)計71-72
• 5.3.3 QoS預測模塊設(shè)計72-73
• 5.3.4 QoS保障模塊流程73-76
• 5.3.5 模塊接口示例76-77
• 5.4 系統(tǒng)展示77-79
• 5.5 小結(jié)79-80
• 第六章 總結(jié)與展望80-82
• 6.1 總結(jié)80-81
• 6.2 展望81-82
• 致謝82-83
• 參考文獻83-88
• 攻讀碩士學位期間取得的成果88-89

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