發(fā)布時間：2017-11-08 08:30

  本文關鍵詞：云計算環(huán)境中虛擬機動態(tài)遷移位置選擇策略研究

  更多相關文章： 虛擬機動態(tài)遷移策略 節(jié)能 負載均衡 遺傳算法 Pareto支配

【摘要】：云計算已經成為了分布式系統(tǒng)領域中最有前景的研究方向。虛擬機技術對于實現云計算中高靈活性和可擴展性至關重要，而虛擬機動態(tài)遷移技術是虛擬機技術的重要應用也是虛擬機技術靈活性與可用性的體現。當前，動態(tài)遷移技術被廣泛用于虛擬化云計算數據中心的維護與管理中。虛擬機動態(tài)遷移技術由遷移機制和遷移策略兩方面組成。虛擬機的動態(tài)遷移機制重點研究的是實現虛擬機動態(tài)遷移的方法，而虛擬機的動態(tài)遷移策略主要關注虛擬機動態(tài)遷移的位置選擇問題。本文所要研究的正是虛擬機動態(tài)遷移的遷移策略問題。 虛擬機動態(tài)遷移策略所要研究的是虛擬機動態(tài)遷移目的主機的位置選擇問題。由于它是一個選擇優(yōu)化問題，那么就需要一個或多個評價標準。當前綠色云數據中心已經成為虛擬化云計算架構的研究熱點。同時負載均衡也一直是云數據中心中最重要的管理目標之一。因此，目前研究與虛擬機動態(tài)遷移策略相關的領域大多以節(jié)能或負載均衡為標準和目標。而本文所要研究的是同時針對節(jié)能與負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移位置選擇策略問題。它旨在找出這樣一個遷移策略，使得根據該策略完成虛擬機的動態(tài)遷移所引起的云數據中心電能消耗的增加量在所有遷移策略中是相對最小的；同時根據該策略完成遷移后云數據中心的主機群具有一個相對最佳的負載均衡程度；最重要的是以上兩個目標要在保證虛擬機動態(tài)遷移的性能和效率約束的前提下完成。這樣，本文就將針對節(jié)能與負載均衡的動態(tài)遷移位置選擇策略問題轉化為一個帶約束的多目標組合優(yōu)化問題。為了形式化這個問題，本文設計并采用了主機剩余負載率的標準差來衡量遷移完成后的負載均衡程度，同時采用預測算法來計算遷移完成后云數據中心總增加的電能消耗，而性能約束則是通過公式來計算該遷移策略能夠滿足的遷移成功數來實現。為了解決該多目標組合優(yōu)化問題，提出了一個新的基于改進遺傳算法的啟發(fā)式方法，并在此基礎之上建立了虛擬機動態(tài)遷移策略模型，本文的具體工作如下： （1）主要介紹了本文的研究意義及出發(fā)點，國內和國外在虛擬機動態(tài)遷移機制和虛擬機動態(tài)遷移策略方面的研究現狀，，著重介紹了國內外在針對節(jié)能或負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移策略方面的研究進展，并且分析了相關研究的優(yōu)點與不足。 （2）首先介紹了云計算的基本概念和理論。然后詳細介紹了虛擬化技術和虛擬機動態(tài)遷移策略。其次引出并介紹了多目標組合優(yōu)化問題和Pareto最優(yōu)解的概念。最后對本文所要用到的遺傳算法和模擬退火思想進行了簡要的介紹。 （3）給出了虛擬機動態(tài)遷移策略模型并闡述了它的系統(tǒng)結構和邏輯執(zhí)行流程。介紹了本文的虛擬機動態(tài)遷移策略所要利用的預測算法的相關內容。提出了一個新穎的針對節(jié)能與負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移策略MOGA-LS （Multiple Objective GeneticAlgorithm-Location Selection）。MOGA-LS是一個基于改進遺傳算法的啟發(fā)式自適應多目標優(yōu)化算法。本文給出了MOGA-LS的具體設計與實現，包括遺傳算子的設計、適應度值的設計和精英保留策略的設計等。本文將Pareto支配理論和模擬退火思想引入到了MOGA-LS算法中并給出了獲取最終解的具體過程。因此整個方法在節(jié)能與負載均衡上實現了一個長期的高效優(yōu)化。 （4）對MOGA-LS算法進行了實驗性評估。最終實驗結果表明與現有的方法相比MOGA-LS明顯減少了總增加的電能消耗，更好地保護了虛擬機動態(tài)遷移的性能同時實現了系統(tǒng)負載的均衡。它使得虛擬機動態(tài)遷移的結果更高效更有意義。
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP302

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本文編號：1156389