本文關(guān)鍵詞：電力云計算平臺資源調(diào)度策略的研究

  更多相關(guān)文章： 電力系統(tǒng) 云計算 單點失效 虛擬機動態(tài)遷移 粒子群算法

【摘要】：智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)種類與規(guī)模正以前所未有的速度不斷增加和積累,標(biāo)志著電力系統(tǒng)已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)時代。電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)給電網(wǎng)信息平臺的存儲、管理與分析能力帶來了極大的挑戰(zhàn),而現(xiàn)有的硬件設(shè)施和計算能力已難以適應(yīng)未來電力系統(tǒng)在線分析和實時控制所要求的計算能力和存儲要求。云計算以其擴展靈活、存儲能力和計算能力強大而引起國內(nèi)外廣泛關(guān)注,學(xué)術(shù)界也對將云計算引入電力系統(tǒng)構(gòu)建電力統(tǒng)一云計算平臺進行了大量的研究。然而構(gòu)建電力云計算平臺的同時也會引入云計算中普遍存在的問題,例如集群中的單點失效問題、服務(wù)質(zhì)量問題、資源的有效利用問題和能耗問題等。本文分析電力云計算平臺、云計算單點失效和云計算資源調(diào)度的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,首先結(jié)合電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展需求和云計算最新發(fā)展,給出了一種基于開源Open Stack和Hadoop的電力云計算平臺架構(gòu)方案。然后,鑒于Hadoop存在主節(jié)點單點失效問題,給出一種對主控制節(jié)點雙機熱備以解決單點失效的方案。最后,通過分析電力云計算平臺的資源調(diào)度問題,給出一種基于虛擬機動態(tài)遷移的資源調(diào)度策略。針對上述問題中的資源調(diào)度策略,本文詳細分析了在虛擬機遷移過程中,通過基于平滑指數(shù)預(yù)測模型的雙閾值策略進行熱點確定,利用遷移效果和遷移速度相結(jié)合的方式選擇虛擬機,在選擇遷移目標(biāo)階段,本文采用基于退火思想的粒子群優(yōu)化算法對目標(biāo)主機進行搜索,在目標(biāo)主機確定階段利用輪盤賭思想實現(xiàn)遷移的長期優(yōu)化效果。其中優(yōu)化目標(biāo)綜合考慮服務(wù)質(zhì)量、資源利用率和集群能耗三個方面。根據(jù)電力仿真計算的特點,利用Cloud Sim平臺對電力仿真云計算平臺進行虛擬機初始化放置和資源調(diào)度實驗。結(jié)合本文提出的基于預(yù)測的雙閾值確定熱點、綜合考慮遷移效果和遷移時間的虛擬機選擇策略,將引入退火思想的粒子群長期優(yōu)化算法、標(biāo)準粒子群算法、無預(yù)測的貪心算法和無遷移的虛擬機順序放置算法進行比較,通過實驗結(jié)果對比驗證了本文給出的優(yōu)化粒子群算法結(jié)合資源調(diào)度策略在服務(wù)等級合約(SLA)、剩余資源利用率、平臺能耗以及遷移次數(shù)方面均有明顯優(yōu)化效果。驗證了本文提出的資源調(diào)度策略能夠保證電力云計算平臺高效穩(wěn)定運行,可以為電力云計算平臺的構(gòu)建和資源優(yōu)化提供了一種可行方案。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 云計算 單點失效 虛擬機動態(tài)遷移 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題研究的背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 電力云計算平臺研究12-13
• 1.2.2 云計算平臺單點失效13-14
• 1.2.3 云計算平臺資源調(diào)度14-16
• 1.3 本文主要工作及內(nèi)容安排16-17
• 第2章 電力云計算平臺可靠性和性能分析17-30
• 2.1 云計算平臺技術(shù)17-20
• 2.1.1 開源異構(gòu)資源虛擬化整合方案KVM18
• 2.1.2 基礎(chǔ)設(shè)施平臺層解決方案OpenStack18-19
• 2.1.3 云計算平臺層解決方案Hadoop19-20
• 2.2 電力云計算平臺架構(gòu)設(shè)計20-23
• 2.2.1 基礎(chǔ)平臺層22
• 2.2.2 云計算平臺層22-23
• 2.2.3 電網(wǎng)業(yè)務(wù)邏輯層23
• 2.3 針對單點失效解決方法的可靠性分析23-28
• 2.3.1 主節(jié)點集中部署方式24-25
• 2.3.2 控制節(jié)點分布部署方式25
• 2.3.3 電力云計算平臺雙機熱備25-28
• 2.4 基于資源調(diào)度的電力云計算平臺性能分析28-29
• 2.4.1 任務(wù)調(diào)度28-29
• 2.4.2 虛擬機動態(tài)遷移29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 資源調(diào)度中虛擬機動態(tài)遷移過程設(shè)計30-36
• 3.1 電力云計算平臺虛擬機動態(tài)遷移過程與參數(shù)設(shè)定30-34
• 3.1.1 基于預(yù)測的集群熱點確定30-31
• 3.1.2 多目標(biāo)選擇需遷移的虛擬機31-32
• 3.1.3 遷移過程中目標(biāo)節(jié)點搜索32-33
• 3.1.4 虛擬機動態(tài)遷移33-34
• 3.2 虛擬機動態(tài)遷移框架設(shè)計34-35
• 3.3 電力云計算平臺的建設(shè)和性能優(yōu)化35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于多目標(biāo)優(yōu)化粒子群的虛擬機遷移目標(biāo)搜索36-46
• 4.1 電力云計算平臺資源調(diào)度描述36
• 4.2 引入退火思想的粒子群算法36-39
• 4.2.1 粒子群算法簡介及特點36-37
• 4.2.2 退火思想37-38
• 4.2.3 虛擬機動態(tài)遷移中粒子群算法的建模38-39
• 4.3 基于長期過程的粒子群優(yōu)化39-41
• 4.4 引入退火思想的長期粒子群優(yōu)化算法流程41-42
• 4.5 虛擬機動態(tài)遷移中多目標(biāo)優(yōu)化粒子群算法適應(yīng)度的選取42-44
• 4.5.1 SLA違背率42
• 4.5.2 剩余資源利用率42-43
• 4.5.3 電能消耗43
• 4.5.4 多目標(biāo)綜合評價函數(shù)43-44
• 4.6 基于虛擬機動態(tài)遷移的電力云計算平臺資源調(diào)度44-45
• 4.7 本章小結(jié)45-46
• 第5章 電力仿真云計算平臺資源調(diào)度仿真測試46-56
• 5.1 電力系統(tǒng)仿真云計算平臺46-47
• 5.2 CLOUDSIM仿真平臺簡介47
• 5.3 實驗環(huán)境配置及仿真環(huán)境47-48
• 5.3.1 實驗環(huán)境配置47
• 5.3.2 電力仿真云平臺環(huán)境47-48
• 5.4 粒子群動態(tài)慣性權(quán)重實驗48-51
• 5.4.1 不同k值粒子群表現(xiàn)特點48-49
• 5.4.2 不同k值與粒子群迭代關(guān)系49-50
• 5.4.3 不同k值與粒子群收斂關(guān)系50-51
• 5.5 粒子群算法參數(shù)設(shè)置51-52
• 5.6 仿真實驗結(jié)果分析52-55
• 5.6.1 SLA違背率52-53
• 5.6.2 剩余資源率53
• 5.6.3 平臺能耗53-54
• 5.6.4 虛擬機遷移次數(shù)54-55
• 5.7 本章小結(jié)55-56
• 第6章 總結(jié)與展望56-57
• 參考文獻57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果61-62
• 致謝62

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