本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下基于預(yù)測(cè)算法的負(fù)載均衡機(jī)制研究

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【摘要】：云計(jì)算(Cloud Computing)是近年來在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上建立的一種新型的信息服務(wù)環(huán)境。它將現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和智能終端技術(shù)等核心技術(shù)融合,產(chǎn)生一種高效、便捷的允許用戶按需使用云計(jì)算環(huán)境中的現(xiàn)有資源,實(shí)現(xiàn)各種服務(wù)資源的付費(fèi)即所得的服務(wù)。云計(jì)算環(huán)境下的服務(wù)資源供給方式讓人們的生活更加便捷,但是提供服務(wù)的過程卻并不簡單。云計(jì)算環(huán)境下用戶服務(wù)需求時(shí)刻處在變化階段、服務(wù)資源時(shí)增時(shí)減,采用何種方式實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下的服務(wù)資源的管理和配置對(duì)于云計(jì)算環(huán)境的服務(wù)質(zhì)量的好壞有著尤為關(guān)鍵的影響。本文研究的問題就是,當(dāng)面臨海量的服務(wù)需求時(shí),如何有效的避免服務(wù)資源分配不合理、服務(wù)資源負(fù)載不均衡的情況,杜絕部分服務(wù)資源閑置,部分服務(wù)資源過載的現(xiàn)象,提升云計(jì)算環(huán)境的整體服務(wù)能力。針對(duì)上述問題,本文主要做了以下幾方面的研究。首先,數(shù)據(jù)的選取和處理。從Logs of Real Parallel Workloads from Production Systems中選取LLN L Thunder的cleaned數(shù)據(jù)。選取需要的屬性,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪處理,把數(shù)據(jù)處理成需要的格式。然后,比較、選取合適的預(yù)測(cè)算法。主要比較和應(yīng)用平滑指數(shù)預(yù)測(cè)模型、時(shí)間序列線性預(yù)測(cè)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。在選取的各種預(yù)測(cè)方法模型中,通過使用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一階段數(shù)據(jù),并把預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比分析,得出相應(yīng)每種方法的預(yù)測(cè)指標(biāo)。然后把所使用的三種方法進(jìn)行橫向比較,得出優(yōu)劣。最后,采用選取的預(yù)測(cè)方法對(duì)真實(shí)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,通過cloudsim進(jìn)行仿真,得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果證明,基于預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡研究是有效的。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 預(yù)測(cè)模型 平滑指數(shù)法 時(shí)間序列法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(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3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 研究問題的背景及意義8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 選題意義9-10
• 1.2 研究問題的現(xiàn)狀10-13
• 1.3 論文的研究工作13-15
• 1.3.1 論文研究內(nèi)容13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 云計(jì)算及相關(guān)技術(shù)的介紹15-30
• 2.1 云計(jì)算簡介15-23
• 2.1.1 云計(jì)算的概念15-16
• 2.1.2 云計(jì)算的特點(diǎn)16-17
• 2.1.3 云計(jì)算的體系結(jié)17-20
• 2.1.4 云計(jì)算的服務(wù)模式20-22
• 2.1.5 云平臺(tái)簡介22-23
• 2.2 虛擬化技術(shù)23-25
• 2.2.1 虛擬化技術(shù)的簡介23-24
• 2.2.2 虛擬化技術(shù)的分類24-25
• 2.3 負(fù)載均衡25-28
• 2.3.1 輪詢調(diào)度算法和加權(quán)輪詢調(diào)度算法26
• 2.3.2 目標(biāo)地址散列調(diào)度算法和源地址散列調(diào)度算法26-27
• 2.3.3 最小鏈接或加權(quán)最小鏈接調(diào)度算法27-28
• 2.4 SLA協(xié)議28-30
• 2.4.1 SLA介紹28-29
• 2.4.2 SLA云環(huán)境下發(fā)展?fàn)顩r29-30
• 第3章 云計(jì)算環(huán)境下的負(fù)載預(yù)測(cè)30-47
• 3.1 預(yù)測(cè)模型31-36
• 3.1.1 時(shí)間序列線性預(yù)測(cè)模型31-32
• 3.1.2 指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)模型32-34
• 3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型34-35
• 3.1.4 評(píng)估指標(biāo)35-36
• 3.2 預(yù)測(cè)模型實(shí)驗(yàn)36-47
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境36
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)過程及參數(shù)36-41
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果41-47
• 第4章 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果47-56
• 4.1 云資源調(diào)度仿真系統(tǒng)47-50
• 4.1.1 cloudsim仿真系統(tǒng)介紹47-49
• 4.1.2 cloudsim實(shí)驗(yàn)平臺(tái)擴(kuò)展構(gòu)建49-50
• 4.2 實(shí)驗(yàn)分析50-56
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境50
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)過程50-53
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-56
• 第5章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 前期工作56-57
• 5.2 進(jìn)一步研究方向57-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：860996