本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下基于服務(wù)類型的資源調(diào)度策略研究

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 OpenStack 資源調(diào)度 虛擬機(jī)遷移

【摘要】：云計(jì)算是近幾年IT領(lǐng)域比較熱門的研究方向,云計(jì)算時(shí)代的到來,不僅僅改變了互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)基礎(chǔ),而且還對整個(gè)IT行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。云計(jì)算將數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)中心中,應(yīng)用所需要的計(jì)算能力、存儲(chǔ)和帶寬都由數(shù)據(jù)中心提供。在云計(jì)算環(huán)境中,云中的資源分配和調(diào)度是云計(jì)算平臺(tái)的核心技術(shù)之一。目前,隨著云計(jì)算需求的不斷增加,研究如何對云環(huán)境中的資源分配、提高云的資源利用率、降低能耗,具有較為重大的研究意義和技術(shù)價(jià)值。本文在分析現(xiàn)有的云計(jì)算環(huán)境和Open Stack平臺(tái)的基礎(chǔ)上,從資源量化的角度出發(fā),研究了云中各種硬件資源的量化方法,使用通過基準(zhǔn)測試的方式將云中的資源全部量化,以及獲取量化資源的架構(gòu)模型。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)虛擬機(jī)不同的資源需求和使用量建立虛擬機(jī)的服務(wù)類型模型,將虛擬機(jī)的服務(wù)類型分為三類:事物處理型服務(wù)、數(shù)據(jù)IO型服務(wù)和網(wǎng)絡(luò)流量型服務(wù)。為虛擬機(jī)分配物理機(jī)時(shí),對于不同的虛擬機(jī)服務(wù)類型,在虛擬機(jī)分配和遷移調(diào)度時(shí),優(yōu)先考慮相應(yīng)類型的資源權(quán)重,以實(shí)現(xiàn)較好的資源負(fù)載和服務(wù)質(zhì)量。為了實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)在選擇物理機(jī)時(shí)的優(yōu)化分配和物理機(jī)負(fù)載變化時(shí)虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移,設(shè)計(jì)了監(jiān)控代理機(jī)制收集物理機(jī)和虛擬機(jī)負(fù)載的歷史數(shù)據(jù)。在研究最小二乘法預(yù)測模型的基礎(chǔ)上,選定其中的三次多項(xiàng)式模型來預(yù)測物理機(jī)的未來負(fù)載,最終提出了根據(jù)物理機(jī)當(dāng)前資源負(fù)載狀況和未來負(fù)載預(yù)測模型動(dòng)態(tài)地進(jìn)行物理主機(jī)選擇和虛擬機(jī)遷移的策略。在虛擬機(jī)遷移策略中,根據(jù)物理機(jī)的兩種不同負(fù)載情況實(shí)施了分類管理策略:一是基于發(fā)散模式的遷移策略:物理機(jī)高負(fù)載時(shí)以降低物理機(jī)負(fù)載為目的的虛擬機(jī)遷移策略;二是基于聚合模式的遷移策略:物理機(jī)低負(fù)載時(shí)以降低物理機(jī)能耗為目的的虛擬機(jī)遷移策略。最后,通過實(shí)驗(yàn)分別驗(yàn)證在分配虛擬機(jī)選擇物理主機(jī)時(shí)和物理機(jī)負(fù)載過高與過低時(shí)該策略的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 OpenStack 資源調(diào)度 虛擬機(jī)遷移
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.01
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-19
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 研究內(nèi)容和方法17-18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 2 相關(guān)知識(shí)介紹19-34
• 2.1 云計(jì)算及其關(guān)鍵技術(shù)19-25
• 2.2 云計(jì)算平臺(tái)Open Stack25-28
• 2.3 時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫Open TSDB28-29
• 2.4 云計(jì)算仿真框架Cloudsim29-34
• 3 基于服務(wù)類型的資源建模34-47
• 3.1 云環(huán)境中的資源量化和監(jiān)控34-38
• 3.2 云資源的服務(wù)類型模型38-39
• 3.3 資源的符號(hào)表示39-42
• 3.4 最小二乘法預(yù)測模型42-47
• 4 基于服務(wù)類型的物理機(jī)選擇策略47-55
• 4.1 Open Stack平臺(tái)的物理主機(jī)選擇策略47-48
• 4.2 基于服務(wù)類型的物理主機(jī)選擇策略48-50
• 4.3 基于服務(wù)類型的物理主機(jī)選擇算法50-51
• 4.4 實(shí)驗(yàn)分析51-55
• 5 基于服務(wù)類型的虛擬機(jī)遷移策略55-65
• 5.1 Open Stack的虛擬機(jī)遷移55
• 5.2 基于服務(wù)類型的虛擬機(jī)遷移策略55-60
• 5.3 基于服務(wù)類型的虛擬機(jī)遷移算法60-61
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果61-65
• 6 結(jié)論65-67
• 6.1 全文總結(jié)65-66
• 6.2 進(jìn)一步工作66-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 作者簡歷73-75
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集75

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 錢瓊芬;李春林;張小慶;李臘元;;云數(shù)據(jù)中心虛擬資源管理研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年07期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 周生佩;云數(shù)據(jù)庫服務(wù)管理研究與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：757091