本文關(guān)鍵詞：云平臺(tái)環(huán)境下的資源調(diào)度研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 Openstack 負(fù)載預(yù)測(cè) 多目標(biāo) 遺傳蟻群融合

【摘要】：云計(jì)算是新興的IT模式,它是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加,使用和交付的模式。它通過使用虛擬化技術(shù)將硬件基礎(chǔ)設(shè)施虛擬化,然后將這些資源以動(dòng)態(tài)彈性的方式為用戶服務(wù)。但是隨著云計(jì)算的用戶逐漸變多,云數(shù)據(jù)中心的規(guī)模也日益增大,如何在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),降低云計(jì)算平臺(tái)的運(yùn)行損耗,提高資源的效用比,為云計(jì)算按需使用和資源彈性構(gòu)建提供合理的資源負(fù)載預(yù)測(cè)方式。如何在提高整個(gè)集群的資源利用率及平衡度,降低能耗的成本,并且保證服務(wù)質(zhì)量基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)物理資源的調(diào)度的合理有效的方案。這些問題成為現(xiàn)今云計(jì)算中需要解決的。本文對(duì)于Openstack開源平臺(tái)的進(jìn)行了相應(yīng)的分析,并對(duì)其內(nèi)部資源調(diào)度的機(jī)制進(jìn)行了深入的研究分析,針對(duì)性的提出了相應(yīng)的解決方案。主要的工作有:(1)設(shè)計(jì)了一種云平臺(tái)負(fù)載預(yù)測(cè)模型,能夠在保證用戶的SLA的同時(shí),提高資源的使用率。通過理論分析,文中發(fā)現(xiàn)云平臺(tái)用戶的請(qǐng)求服務(wù)量是一個(gè)類似于電信網(wǎng)絡(luò)的泊松過程,接著通過分析幾種不同的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行仿真和對(duì)比。最后得出時(shí)間相關(guān)模型作為基礎(chǔ)模型來為云平臺(tái)負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后通過在實(shí)驗(yàn)室搭建好的Openstack云平臺(tái)上進(jìn)行相關(guān)的工程實(shí)現(xiàn)。驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的可行性。(2)設(shè)計(jì)了基于多目標(biāo)遺傳蟻群改進(jìn)算法的虛擬機(jī)放置策略。本文融合了遺傳算法和蟻群算法。通過使用遺傳算法提供初始的信息素分布,然后利用蟻群算法尋找最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,該算法能夠較好的平衡沖突目標(biāo)間的矛盾,以使整個(gè)云平臺(tái)既能保證較好的應(yīng)用性能又能降低資源負(fù)載及電量消耗。(3)設(shè)計(jì)了針對(duì)低載和過載的虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移策略。我們通過不同標(biāo)準(zhǔn)來判斷物理機(jī)是處于低載和過載情況下,如果確定處于低載情況下,我們嘗試將虛擬機(jī)遷移至其他物理機(jī)上,將該物理機(jī)調(diào)至休眠狀態(tài),降低能耗。如果處于過載情況下,嘗試遷移該主機(jī)上的虛擬機(jī)保證達(dá)到基本的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和負(fù)載均衡。仿真結(jié)果表明,該算法能夠較好的實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)遷移的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 Openstack 負(fù)載預(yù)測(cè) 多目標(biāo) 遺傳蟻群融合
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(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10-15
• 1.1 研究背景和目的10-12
• 1.2 相關(guān)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 Openstack相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀15-25
• 2.1 Openstack介紹15-20
• 2.2 Openstack虛擬機(jī)調(diào)度策略和動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)20-24
• 2.2.1 Openstack虛擬機(jī)調(diào)度策略20-22
• 2.2.2 Openstack虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)22-24
• 2.3 本章小節(jié)24-25
• 第三章 云平臺(tái)資源負(fù)載預(yù)測(cè)方案研究與實(shí)現(xiàn)25-37
• 3.1 云平臺(tái)服務(wù)負(fù)載理論分析25-26
• 3.2 云平臺(tái)負(fù)載預(yù)測(cè)模型分析26-32
• 3.3 多網(wǎng)卡服務(wù)器的Openstack的部署32-33
• 3.4 基于Openstack云平臺(tái)的負(fù)載預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)33-35
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析35-36
• 3.6 本章小節(jié)36-37
• 第四章 基于多目標(biāo)遺傳蟻群改進(jìn)算法的虛擬機(jī)分配策略37-54
• 4.1 基本概念37-39
• 4.2 云服務(wù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)39-40
• 4.2.1 服務(wù)等級(jí)協(xié)議39-40
• 4.2.2 SLA違背率40
• 4.3 云數(shù)據(jù)中心資源40-43
• 4.3.1 資源模型40-43
• 4.3.2 資源平衡的定義43
• 4.4 電源消耗模型43-44
• 4.5 云資源調(diào)度算法詳細(xì)設(shè)計(jì)44-50
• 4.5.1 調(diào)度算法總述44-45
• 4.5.2 遺傳算法設(shè)計(jì)45-48
• 4.5.3 多目標(biāo)混合蟻群改進(jìn)算法48-50
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-53
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境50
• 4.6.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置50-51
• 4.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析51-53
• 4.7 本章小節(jié)53-54
• 第五章 Openstack虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的資源調(diào)度策略54-61
• 5.1 動(dòng)態(tài)遷移問題描述54-55
• 5.2 Openstack虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移調(diào)度具體步驟55-58
• 5.2.1 系統(tǒng)資源狀態(tài)監(jiān)控策略56-57
• 5.2.2 動(dòng)態(tài)遷移時(shí)機(jī)的選擇57-58
• 5.2.3 遷移虛擬機(jī)的選擇58
• 5.2.4 遷移的目的物理機(jī)的選擇58
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析58-60
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置58-59
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析59-60
• 5.4 本章小節(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)和展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果67-68
• 致謝68-69
• 附表69

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