發(fā)布時間：2017-11-24 05:13

  本文關(guān)鍵詞：云計算中基于組合優(yōu)化的虛擬資源調(diào)度算法研究

  更多相關(guān)文章： 虛擬資源調(diào)度 組合優(yōu)化 隨機過程 libvirt cloudsim

【摘要】：云計算技術(shù)通過對物理資源的整合與再分配,提高了集群的資源利用率。而虛擬化技術(shù)則是實現(xiàn)物理資源抽象、分類與整合并提供彈性計算服務(wù)的基礎(chǔ)。從云計算層次模型來看,基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層(IaaS)完成了物理資源的抽象、分類過程,并形成一個龐大的資源池,所有的資源請求均可以從資源池中獲取。這樣,云計算平臺就可以統(tǒng)一的管理由異構(gòu)的物理機組成的計算集群。在該場景下,一臺物理機的資源可能被多個虛擬機所共享。如何有效完成物理機資源到虛擬資源的映射,優(yōu)化虛擬資源的分配與調(diào)度就成為云計算資源管理中一個亟待解決的問題。本文的主要工作與成果:1.本文為云計算服務(wù)系統(tǒng)建立了三種數(shù)學(xué)模型,分別為可變?nèi)萘康姆⻊?wù)模型、固定容量的動態(tài)模型和可變?nèi)萘康撵o態(tài)模型。其中可變?nèi)萘康姆⻊?wù)模型最接近實際場景。為了簡化研究過程,還提出了固定容量的服務(wù)模型。將模型簡化為只有一種物理機類型,另外根據(jù)虛擬機離開系統(tǒng)的時機不同,將固定容量的服務(wù)模型分為動態(tài)模型和靜態(tài)模型。2.在上述三種模型的基礎(chǔ)上分別提出了基于組合優(yōu)化的虛擬資源調(diào)度算法,針對可變?nèi)萘康姆⻊?wù)模型提出MS-V算法,在該模型中有多種類型的物理機,為不同種類的物理機制定不同的代價,其優(yōu)化目標為集群中開啟的物理機的代價之和最小。而在簡化的固定容量的服務(wù)模型中,提出了MS-SF、MS-DF算法,由于只有一種類型的物理機故其權(quán)重均相同,優(yōu)化目標為開啟的物理機的數(shù)量最少。3.MS-SF為其余兩種算法的理論基礎(chǔ),MS-DF和MS-V都是MS-SF的擴展。本文引入了優(yōu)化配置對(Enhancing Configuration Pair)的概念來表示對優(yōu)化目標的提升。在本文的第三章證明了在MS-SF算法中,當集群狀態(tài)在偏離最優(yōu)解一定距離時,一定存在優(yōu)化配置對可以優(yōu)化目標。4.本文根據(jù)MS系列算法設(shè)計了虛擬資源調(diào)度系統(tǒng)的原型。系統(tǒng)原型采用主從式的結(jié)構(gòu),有一個控制節(jié)點和多個計算節(jié)點組成。5.本文在最后描述了使用cloudsim仿真MS系列的算法,并將MS系列算法與經(jīng)典的啟發(fā)式算法的調(diào)度結(jié)果和資源的利用率進行了對比。在請求數(shù)量增加時,使用MS系列算法進行虛擬資源調(diào)度資源的利用率更高。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP302

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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(xué)與計算機;2013年12期

2 余楊;周獻中;閔富紅;;光學(xué)延時物理機質(zhì)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(wù)器更高效[J];金融電子化;2010年12期

4 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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

，

本文編號：1221121