本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境中虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置

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【摘要】：云計(jì)算是一種新的商業(yè)計(jì)算模型和服務(wù)模式，允許用戶在任何地點(diǎn)訪問應(yīng)用程序和相關(guān)數(shù)據(jù)，其目標(biāo)是將計(jì)算和存儲(chǔ)簡(jiǎn)化為像公共的水和電一樣易用的資源，用戶只需按量付費(fèi)。從云服務(wù)的供需兩個(gè)角度，經(jīng)濟(jì)效益和服務(wù)質(zhì)量分別是云計(jì)算提供商和云用戶最關(guān)心的兩個(gè)問題。在動(dòng)態(tài)的云計(jì)算環(huán)境下，資源分配管理過程中要盡量避免資源過度使用和利用不足，為了在確保服務(wù)級(jí)別協(xié)定前提下，提高資源利用率，對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行在線動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置是很有必要的。 我們結(jié)合云系統(tǒng)的特性分析了云計(jì)算的服務(wù)形式，針對(duì)云應(yīng)用中遇到的問題，說明了虛擬資源動(dòng)態(tài)優(yōu)化的重要性。虛擬化是將IT支撐系統(tǒng)演變?yōu)樵破脚_(tái)的關(guān)鍵技術(shù)，文中介紹了三種不同的虛擬化技術(shù)，重點(diǎn)介紹了Xen虛擬技術(shù)，并簡(jiǎn)要描述了Xen虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)配置方案。虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置需要解決虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移的問題，我們提出了一種算法A-HRL來(lái)實(shí)時(shí)自動(dòng)配置虛擬機(jī)。該方法記錄螞蟻遍歷過程中留下的信息素，利用信息素變化率引入粗糙度概念，并根據(jù)粗糙度閾值創(chuàng)建子目標(biāo)實(shí)現(xiàn)任務(wù)分層。將A-HRL算法應(yīng)用于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置中，，通過創(chuàng)建任務(wù)組和虛擬機(jī)可用性評(píng)估表監(jiān)督每個(gè)任務(wù)的進(jìn)度與質(zhì)量，實(shí)時(shí)遷移工作負(fù)載，實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置。在CloudSim仿真平臺(tái)下模擬虛擬機(jī)配置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，A-HRL算法比傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法性能更優(yōu)，可以有效改善資源不均衡問題，提高資源利用率。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 虛擬機(jī) 動(dòng)態(tài)優(yōu)化 蟻群算法 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí) CloudSim
【學(xué)位授予單位】：太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP302;TP18
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文主要工作13-16
• 1.3.1 論文研究?jī)?nèi)容13
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)13-16
• 第二章 云計(jì)算與虛擬化16-30
• 2.1 云計(jì)算概述16-20
• 2.1.1 云計(jì)算的特證16-17
• 2.1.2 云計(jì)算服務(wù)形式17-18
• 2.1.3 云計(jì)算的應(yīng)用18-20
• 2.2 虛擬化技術(shù)20-22
• 2.2.1 完全虛擬化20-21
• 2.2.2 半虛擬化21
• 2.2.3 操作系統(tǒng)虛擬化21-22
• 2.3 Xen 虛擬化22-25
• 2.3.1 Xen 虛擬化技術(shù)22-23
• 2.3.2 Xen 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置方案23-25
• 2.4 虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移25-26
• 2.4.1 預(yù)拷貝實(shí)時(shí)遷移25-26
• 2.4.2 后拷貝實(shí)時(shí)遷移26
• 2.5 CloudSim 仿真平臺(tái)26-28
• 2.6 本章小結(jié)28-30
• 第三章 A-HRL 算法30-42
• 3.1 理論基礎(chǔ)30-33
• 3.1.1 蟻群優(yōu)化算法30-31
• 3.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法31-33
• 3.1.3 Ant-Q33
• 3.2 A-HRL 算法詳述33-38
• 3.2.1 函數(shù)定義34-35
• 3.2.2 ACO 算法與 HRL 的融合實(shí)現(xiàn)35-37
• 3.2.3 A-HRL 算法流程37-38
• 3.3 算法驗(yàn)證與分析38-40
• 3.3.1 A-HRL 在出租車環(huán)境中的應(yīng)用38-40
• 3.3.2 A-HRL 算法復(fù)雜度分析40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 第四章 基于 A-HRL 的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置42-50
• 4.1 A-HRL 算法在虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置中的可行性分析42-43
• 4.2 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置框架43-44
• 4.3 系統(tǒng)配置詳情44-46
• 4.3.1 信息素表44-45
• 4.3.2 子目標(biāo)45-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 總結(jié)和展望50-52
• 5.1 主要工作總結(jié)50
• 5.2 展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 致謝56-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果58-59

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉曉茜;云計(jì)算數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)及其調(diào)度機(jī)制研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

本文編號(hào)：1039506