本文關(guān)鍵詞：云計算平臺中虛擬化資源監(jiān)測與調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 云計算 虛擬機 虛擬化 資源監(jiān)測 資源調(diào)度

【摘要】：近年來，隨著計算、存儲及通信技術(shù)的發(fā)展，云計算作為一種商業(yè)化共享資源的網(wǎng)絡(luò)計算模型，被認為是未來關(guān)鍵的IT技術(shù)。云計算通過在其平臺上實施虛擬化技術(shù)，實現(xiàn)彈性可擴展的資源服務(wù)。在云計算平臺中，采用虛擬機將虛擬化后的計算資源進行封裝，通過虛擬機的監(jiān)測和調(diào)度實現(xiàn)計算資源利用率的優(yōu)化。對虛擬機的監(jiān)測和調(diào)度成為提高整個云計算平臺性能的關(guān)鍵。 本文主要研究虛擬化資源的監(jiān)測與調(diào)度中的關(guān)鍵技術(shù)，并將監(jiān)測與調(diào)度兩個關(guān)鍵技術(shù)有效的結(jié)合，本文闡述的主要內(nèi)容包括如下幾點：（1）通過對云計算各種資源的特點以及關(guān)系進行仔細的分析，提出一套將虛擬機資源的監(jiān)測與調(diào)度策略相結(jié)合的虛擬化資源管理系統(tǒng)框架；（2）對云計算中虛擬機資源的監(jiān)測進行了深入的研究，包括監(jiān)測數(shù)據(jù)的獲取方式以及監(jiān)測節(jié)點的分布狀況的研究，提出了一種基于時間序列模型的虛擬機資源監(jiān)測和預(yù)測方法，其考慮到各種監(jiān)測數(shù)據(jù)之間影響，以及監(jiān)測節(jié)點的負載壓力的情況下，而對虛擬機資源進行細粒度監(jiān)測以及預(yù)測；（3）在用戶任務(wù)的調(diào)度以及資源分配方面，提出了一種數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的啟發(fā)式虛擬機資源調(diào)度算法，，算法中根據(jù)當前的網(wǎng)絡(luò)狀況以及用戶任務(wù)的特點來分配用戶的任務(wù)，并且動態(tài)的放置用戶的任務(wù)，以提高資源的利用率和減少用戶任務(wù)的執(zhí)行時間。 最后針對上述提出的監(jiān)測方式、調(diào)度的方法以及虛擬化資源管理系統(tǒng)框架，完成了系統(tǒng)的構(gòu)建以及監(jiān)測與調(diào)度技術(shù)的實現(xiàn)，并測試驗證了算法的可行性以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：云計算 虛擬機 虛擬化 資源監(jiān)測 資源調(diào)度
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 引言8-11
• 1.1 課題背景8-9
• 1.2 課題來源及主要內(nèi)容9
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)9-11
• 第二章 相關(guān)背景知識介紹11-20
• 2.1 云計算的概念和分類11-14
• 2.1.1 云計算的概念11-13
• 2.1.2 云計算的分類13-14
• 2.2 虛擬化資源監(jiān)測與調(diào)度的相關(guān)技術(shù)14-16
• 2.2.1 資源監(jiān)測相關(guān)技術(shù)14-15
• 2.2.2 資源調(diào)度相關(guān)技術(shù)15-16
• 2.3 云計算網(wǎng)絡(luò)仿真平臺 NetWorkCloudSim 介紹16-19
• 2.3.1 NetWorkCloudSim 簡介16-17
• 2.3.2 NetWorkCloudSim 體系結(jié)構(gòu)17-18
• 2.3.3 NetWorkCloudSim 仿真流程18-19
• 2.4 本章小結(jié)19-20
• 第三章 虛擬機資源監(jiān)測與調(diào)度系統(tǒng)框架設(shè)計20-27
• 3.1 云計算平臺資源結(jié)構(gòu)20-22
• 3.1.1 云平臺的物理結(jié)構(gòu)20-21
• 3.1.2 數(shù)據(jù)中心的資源模型21-22
• 3.2 云平臺虛擬機資源監(jiān)測與調(diào)度架構(gòu)設(shè)計22-26
• 3.2.1 總體設(shè)計22-23
• 3.2.2 虛擬機資源監(jiān)測模塊設(shè)計23-25
• 3.2.3 虛擬機資源調(diào)度模塊設(shè)計25-26
• 3.3 本章小結(jié)26-27
• 第四章 基于 VAR 模型的虛擬機資源監(jiān)測與預(yù)測方法27-35
• 4.1 向量自回歸模型(VAR)介紹27-29
• 4.1.1 向量自回歸模型的定義27-28
• 4.1.2 向量自回歸模型建模的一般步驟28-29
• 4.2 相關(guān)工作介紹29
• 4.3 基于向量自回歸的預(yù)測機制29-33
• 4.3.1 主要解決問題29-30
• 4.3.2 預(yù)測模型建立30
• 4.3.3 算法執(zhí)行過程30-33
• 4.4 仿真實驗結(jié)果33-34
• 4.5 本章小結(jié)34-35
• 第五章 數(shù)據(jù)密集型任務(wù)的啟發(fā)式資源調(diào)度方法35-47
• 5.1 引言35-36
• 5.2 相關(guān)工作介紹36-38
• 5.3 模型建立38-43
• 5.3.1 云計算基本模型建立38
• 5.3.2 模型前提38-39
• 5.3.3 集群模型39
• 5.3.4 任務(wù)模型39-41
• 5.3.5 問題模型建立41-42
• 5.3.6 啟發(fā)式任務(wù)放置算法42-43
• 5.4 實驗仿真43-46
• 5.5 本章小結(jié)46-47
• 第六章 云計算虛擬機資源監(jiān)測與調(diào)度平臺實現(xiàn)47-60
• 6.1 云計算系統(tǒng)構(gòu)建47-53
• 6.1.1 Eucalyptus 云平臺工作原理47-48
• 6.1.2 Eucalyptus 云平臺物理環(huán)境準備48-49
• 6.1.3 詳細搭建與整合步驟49-53
• 6.2 虛擬機資源監(jiān)測與調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)53-59
• 6.2.1 虛擬機資源管理的實現(xiàn)53-55
• 6.2.2 虛擬機資源監(jiān)測技術(shù)的實現(xiàn)55-57
• 6.2.3 虛擬機資源調(diào)度技術(shù)的實現(xiàn)57-59
• 6.3 本章小結(jié)59-60
• 第七章 總結(jié)與展望60-62
• 7.1 論文總結(jié)60
• 7.2 研究展望60-62
• 參考文獻62-65
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學位期間申請的專利66-67
• 附錄3 攻讀碩士學位期間參加的科研項目67-68
• 致謝68

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本文編號：1062561