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容錯感知的云服務建模方法的研究

發(fā)布時間:2017-09-05 18:15

  本文關鍵詞:容錯感知的云服務建模方法的研究


  更多相關文章: IaaS 云計算 Petri網 排隊論 馬爾可夫鏈 性能分析 容錯


【摘要】:云計算作為當今世界一種新興技術,正處于迅速發(fā)展的階段。隨著云計算的發(fā)展,用戶對云計算的要求越來越高,越來越多的用戶要求云計算中心能夠提供有質量保證的服務。IaaS云是云計算中的重要組成部分,IaaS云根據用戶的需求將計算機資源分配給用戶。因此,如何有效準確的評估IaaS云的服務質量,無論是對用戶,還是對云服務提供商來說都具有非常重要的意義。然而IaaS云計算中心異常復雜,服務性能易受到多種因素影響,如物理機性能,物理機數量,可用容量,虛擬設施的特性,調度策略等,因此準確評估IaaS云的服務質量是一項極具挑戰(zhàn)的工作。隨著排隊論的發(fā)展,該技術已經應用于計算機網絡建模的研究,成為研究云計算性能中不可缺少的一部分。根據Google Cluster Dataset數據顯示,所有任務中有64%的任務為單個到達,因此對單個到達的任務進行建模分析具有重大的意義。通過計算機仿真技術模擬任務的來到、排隊、服務以及離開,構建模型,進而分析出排隊系統(tǒng)的性能。本文針對IaaS云中單個到達的任務提出了兩種基于不同調度策略的分析模型,根據每個模型的有效狀態(tài)轉移事件,對模型進行建模,構建對應模型的狀態(tài)轉移矩陣。通過狀態(tài)轉移矩陣可以近似精確的求解出分析模型的穩(wěn)態(tài)概率。由于穩(wěn)態(tài)概率和系統(tǒng)狀態(tài)存在對應關系,根據此對應關系可以求得拒絕服務概率,平均響應時間等一系列關鍵性能指標,從而對IaaS云服務質量做出精確的評估。實驗結果了表明兩種分析模型的可用性,最后對兩種不同調度策略的分析模型進行對比,結合實驗結果分別闡述了每個模型的優(yōu)缺點。本文針對構建的分析模型主要做了如下工作:(1)由于云計算中心的復雜性,很多模型并沒有將物理機的遷移考慮進來,本文中的模型考慮了物理機的遷移,并且將物理機遷移和容錯相結合,進而構建了整體的模型;(2)詳細介紹了整體模型,構建了兩種基于不同調度策略的分析模型,總結了每個模型的有效狀態(tài)轉移事件,并對有效狀態(tài)轉移事件給出了詳細的解釋,結合有效狀態(tài)轉移事件對模型進行建模和分析;(3)由于狀態(tài)爆炸的發(fā)生,由數值分析法構建的模型只能夠描述小規(guī)模的云計算系統(tǒng)。為了能夠讓模型描述中等規(guī)模及以上的云計算系統(tǒng),本文引入了Petri網來解決這個問題,構建了基于Petri的分析模型,能夠描述中等規(guī)模及以上的云計算系統(tǒng),實驗結果證明基于Petri網的分析模型具有更好的實用性。
【關鍵詞】:IaaS 云計算 Petri網 排隊論 馬爾可夫鏈 性能分析 容錯
【學位授予單位】:北京交通大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 引言11-17
  • 1.1 問題提出11
  • 1.2 研究背景11-14
  • 1.3 云服務平臺性能分析的挑戰(zhàn)14-15
  • 1.4 研究內容和意義15-16
  • 1.5 論文結構16-17
  • 2 背景知識17-38
  • 2.1 排隊論17-22
  • 2.1.1 排隊系統(tǒng)的基本分類17-19
  • 2.1.2 排隊論研究的內容和目的19
  • 2.1.3 排隊系統(tǒng)的基本組成19-21
  • 2.1.4 排隊系統(tǒng)主要研究的性能指標21-22
  • 2.1.5 經典排隊系統(tǒng)22
  • 2.2 馬爾可夫鏈22-26
  • 2.2.1 離散時間的馬爾可夫鏈23-24
  • 2.2.2 連續(xù)時間的馬爾可夫鏈24-26
  • 2.3 Petri網26-31
  • 2.3.1 Petri網概述26-28
  • 2.3.2 隨機Petri網28-29
  • 2.3.3 廣義隨機Petri網29-30
  • 2.3.4 隨機獎勵網30-31
  • 2.4 離散事件系統(tǒng)仿真31
  • 2.5 排隊系統(tǒng)建模的主要方法31-37
  • 2.5.1 嵌入馬爾可夫鏈法32-33
  • 2.5.2 補充變量法33-34
  • 2.5.3 擬生滅過程和矩陣分析法34-36
  • 2.5.4 Petri網建模方法36-37
  • 2.6 本章小結37-38
  • 3 IAAS服務排隊系統(tǒng)38-54
  • 3.1 系統(tǒng)概述38-41
  • 3.1.1 系統(tǒng)介紹38-39
  • 3.1.2 系統(tǒng)處理請求流程以及參數說明39-40
  • 3.1.3 合理假設40-41
  • 3.2 系統(tǒng)實現-矩陣分析法41-49
  • 3.2.1 Hot模型42-47
  • 3.2.2 Cold模型47-49
  • 3.3 系統(tǒng)實現-Petri網49-53
  • 3.3.1 Hot模型49-52
  • 3.3.2 Cold模型52-53
  • 3.4 本章小結53-54
  • 4 實驗結果與分析54-64
  • 4.1 穩(wěn)態(tài)概率Π的計算54
  • 4.2 性能指標求解公式54-56
  • 4.2.1 數值分析法公式54-56
  • 4.2.2 Petri網求解56
  • 4.3 實驗結果分析56-63
  • 4.3.1 實驗環(huán)境56-57
  • 4.3.2 實驗結果及分析57-63
  • 4.4 本章小結63-64
  • 5 總結與展望64-66
  • 5.1 工作總結64
  • 5.2 工作展望64-66
  • 參考文獻66-69
  • 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果69-71
  • 學位論文數據集71

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1 白延敏;呂樹紅;;基于云計算的負載均衡方法研究[J];微電子學與計算機;2013年12期

2 余楊;周獻中;閔富紅;;光學延時物理機質及最新進展研究[J];激光雜志;2009年03期

3 張駿;鄭克峰;;虛擬化讓PC服務器更高效[J];金融電子化;2010年12期

4 ;[J];;年期

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1 劉軍生;容錯感知的云服務建模方法的研究[D];北京交通大學;2016年

2 劉旭啟;云計算中基于組合優(yōu)化的虛擬資源調度算法研究[D];西安電子科技大學;2014年

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本文編號:799515

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