本文關鍵詞：云環(huán)境下的虛擬機資源調度策略研究　出處：《江蘇科技大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 云計算 虛擬機 資源調度 遺傳算法 負載均衡 CloudSim

【摘要】：目前云計算環(huán)境中的資源主要是虛擬機資源,其核心思想是通過虛擬化技術將數(shù)據中心的各種硬件資源進行虛擬化從而形成虛擬資源池,再通過資源調度管理以“按需使用,按量付費”的原則把這些資源提供給用戶透明使用。隨著用戶數(shù)量和數(shù)據中心規(guī)模的不斷擴大,云計算面臨的主要挑戰(zhàn)就是如何快速高效地動態(tài)部署這些虛擬機資源,而虛擬機資源的調度效率將直接影響云平臺的整體性能,因此,在滿足用戶服務質量(QoS)要求并且任務的總執(zhí)行時間最短和不違反服務等級協(xié)議(SLA)的前提下,如何提高數(shù)據中心的資源利用率是云環(huán)境下資源調度管理需要研究的主要問題。云環(huán)境中的資源調度是將虛擬資源池中的虛擬機資源分配給用戶提交的任務使用的一個過程,當大量用戶提交任務時,必須采取一個合理有效的資源調度策略才能使資源得到最佳利用。本文主要研究云環(huán)境下的虛擬機資源調度策略,所做的主要工作和創(chuàng)新包括以下幾點:1.首先系統(tǒng)分析了云計算的研究背景和意義,以及國內外的發(fā)展和研究現(xiàn)狀,并且詳細介紹了云計算及其一些關鍵實現(xiàn)技術。然后通過仔細分析虛擬機資源和虛擬機資源調度的特點,總結了云計算的虛擬機資源調度模型和目標,以及常用資源調度算法的優(yōu)缺點。2.對比分析了一些如Amazon、IBM等著名IT廠商云數(shù)據中心的資源調度策略。對云計算環(huán)境中的資源調度問題進行了研究,鑒于當前云環(huán)境中資源利用率不高,節(jié)點負載不均衡的問題,首先研究了一種新的基于遺傳算法的關于虛擬機負載均衡的調度策略,根據歷史數(shù)據和系統(tǒng)的當前狀態(tài)以及通過遺傳算法,該策略能夠達到最佳負載均衡和減少或避免動態(tài)遷移。然后探討了一種基于改進遺傳算法的虛擬機資源調度算法,該算法通過虛擬資源列表及其更新的屬性創(chuàng)建以目標為導向的初始種群,為了創(chuàng)建初始種群,采用兩個階段進行評估。在第一階段,基于圖的拓撲結構中任務之間的影響,將所有用戶任務按優(yōu)先級排序;在第二階段,通過結合Best-Fit和Round Robin方法來選擇好的候選資源。最后,使用交叉和變異操作來獲得最佳解決方案。3.為了驗證算法的可行性及有效性,本文使用墨爾本大學研發(fā)的云計算仿真平臺——CloudSim,模擬了云環(huán)境下的虛擬機資源和用戶任務,對本文探討的兩種算法進行了模擬。通過從多個角度進行分析和比較,本文研究的兩種算法擁有更短的任務執(zhí)行時間和更高的執(zhí)行效率,能夠實現(xiàn)較好的負載均衡,并且提高了資源利用率,更加適用于云環(huán)境。最后總結全文并提出了未來的研究方向。
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP302

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

1 劉愉;趙志文;李小蘭;孔令榮;于淑環(huán);于妍芳;;云計算環(huán)境中優(yōu)化遺傳算法的資源調度策略[J];北京師范大學學報(自然科學版);2012年04期

2 李成華;張新訪;金海;向文;;MapReduce:新型的分布式并行計算編程模型[J];計算機工程與科學;2011年03期

3 劉永;王新華;邢長明;王碩;;云計算環(huán)境下基于蟻群優(yōu)化算法的資源調度策略[J];計算機技術與發(fā)展;2011年09期

相關碩士學位論文 前1條

1 趙春燕;云環(huán)境下作業(yè)調度算法研究與實現(xiàn)[D];北京交通大學;2009年

，

本文編號：1324646