本文關鍵詞： 云計算 虛擬化 內(nèi)存資源 按需分配 透明感知 協(xié)同調(diào)度　出處：《國防科學技術大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：近年來,社交網(wǎng)絡、電子商務、在線視頻、大容量網(wǎng)盤等新一代互聯(lián)網(wǎng)應用發(fā)展迅猛,這些應用具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、業(yè)務增長快等特點,需要越來越多的高性能服務器支持,軟硬件維護成本高昂。云計算正是在這樣的背景下誕生的,云計算整合以數(shù)據(jù)中心的形式出現(xiàn)的大規(guī)模計算、存儲和網(wǎng)絡資源,以低廉的成本為互聯(lián)網(wǎng)用戶提供多種類型的服務。用戶可以根據(jù)業(yè)務負載快速申請和釋放資源,并以按需支付的方式對所用的資源付費,在保證服務質(zhì)量的同時大大降低成本。虛擬化技術將計算、存儲、網(wǎng)絡等資源抽象化并統(tǒng)一表示,是構將云平臺的技術基礎。相比傳統(tǒng)技術,虛擬化云平臺的優(yōu)勢在于資源的彈性配置,可是由于“語義鴻溝”的存在,內(nèi)存資源的彈性配置一直難以實現(xiàn)。為解決內(nèi)存彈性配置這個難題,本文圍繞著內(nèi)存資源的按需分配和協(xié)同調(diào)度進行了研究,主要研究內(nèi)容包括:一、為實現(xiàn)對虛擬機內(nèi)部內(nèi)存使用情況實時而透明的感知,本文在深入分析了內(nèi)存虛擬化技術的原理和特點的基礎上,在不需修改虛擬機操作系統(tǒng)的前提下,提出并實現(xiàn)了x86模式下基于進程和頁表可見性的內(nèi)存資源使用狀況的感知方法,相比原有其他方法具有開銷低、準確度高、實時性好的特點。二、在深入分析了內(nèi)存與存儲之間的協(xié)同作用原理的基礎上,本文提出了內(nèi)存與存儲協(xié)同的資源分配方法,在資源分配的過程中,充分考慮了緩存的需求和換頁分區(qū)的使用。通過監(jiān)控虛擬機的磁盤訪問序列,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)重用并計算重用距離,根據(jù)重用距離來判斷緩存的緊張程度,并計算合理的緩存分配量。本方法大大提高了I/O密集型應用的性能。三、在虛擬機內(nèi)存使用情況透明感知和內(nèi)存與存儲之間的內(nèi)存資源分配方法的基礎之上,本文進一步提出了兼顧公平與優(yōu)先級的多虛擬機間的內(nèi)存資源調(diào)度策略,該策略能在公平地保證虛擬機運行性能的前提下,兼顧對虛擬機優(yōu)先級的差異化配置,提高內(nèi)存資源的利用率和效能。本文是對虛擬化云平臺上內(nèi)存資源按需分配和協(xié)同調(diào)度的一次有益探索,研究成果對于搭建靈活易擴展、高效能的云計算平臺具有良好的理論和實踐價值。本文所做的工作已在承研的與云計算和虛擬計算環(huán)境相關的973項目和863項目中得到了應用。
[Abstract]:In recent years, the new generation of Internet applications, such as social network, electronic commerce, online video, mass network disk and so on, have developed rapidly. These applications have the characteristics of large scale of data and fast growth of business. More and more high-performance servers are needed, and the maintenance cost of hardware and software is high. Cloud computing is born in this context, cloud computing integration in the form of data center of large-scale computing. Storage and network resources provide Internet users with various types of services at low cost. Users can quickly apply for and release resources according to the business load and pay for the resources on demand. Virtualization technology abstracts computing, storage, network and other resources into a unified representation, which is the technical basis of constructing cloud platform. Compared with traditional technology, virtualization technology can greatly reduce the cost. The advantage of virtualization cloud platform lies in the flexible allocation of resources, but due to the "semantic gap", the flexible allocation of memory resources has been difficult to achieve. This paper focuses on the allocation of memory resources on demand and collaborative scheduling. The main research contents are as follows: first, to realize real-time and transparent perception of memory usage in virtual machine. Based on the deep analysis of the principle and characteristics of memory virtualization technology, this paper does not need to modify the virtual machine operating system. This paper proposes and implements the memory resource usage perception method based on process and page table visibility in x86 mode. Compared with other methods, it has the characteristics of low overhead, high accuracy and good real-time performance. On the basis of deeply analyzing the principle of cooperation between memory and storage, this paper proposes a resource allocation method of memory and storage coordination, which is used in the process of resource allocation. By monitoring the disk access sequence of virtual machine, we can find the data reuse and calculate the reuse distance, and judge the shortage of cache according to the reuse distance. And calculate the reasonable cache allocation. This method greatly improves the performance of I / O intensive applications. 3. Based on the transparent perception of virtual machine memory usage and the memory resource allocation method between memory and storage, this paper proposes a memory resource scheduling strategy which considers fairness and priority. The strategy can guarantee the performance of the virtual machine fairly and give consideration to the priority of the virtual machine. Improve the utilization and efficiency of memory resources. This paper is a useful exploration of memory resource allocation and collaborative scheduling on virtualized cloud platform. The research results are flexible and easy to expand. High performance cloud computing platform has good theoretical and practical value. The work done in this paper has been applied in 973 projects and 863 projects related to cloud computing and virtual computing environment.
【學位授予單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP333

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 冷星雨;小議多內(nèi)存混插[J];電腦愛好者;2001年17期

2 陵仲;多內(nèi)存混插注意事項和解決方法[J];廣東電腦與電訊;2002年01期

3 ;如何混用新舊內(nèi)存[J];計算機與網(wǎng)絡;2002年04期

4 張菲;;不同品牌內(nèi)存混插注意事項[J];計算機與網(wǎng)絡;2007年12期

5 賈保民;節(jié)約內(nèi)存資源六法[J];計算機時代;2001年01期

6 張巖;;下一代內(nèi)存技術面面觀[J];個人電腦;2008年02期

7 友文;;用閑置內(nèi)存加速本本[J];電腦知識與技術(經(jīng)驗技巧);2010年10期

8 Jaro;內(nèi)存清潔師招聘記[J];電腦愛好者;2002年05期

9 ;最新15種QQ技術以及小秘密[J];計算機與網(wǎng)絡;2012年02期

10 Bob Kane ,黃強;為聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造更多的空間[J];電子與電腦;1996年08期

相關會議論文 前2條

1 王瑋;楊正球;;局域網(wǎng)內(nèi)存共享管理方案[A];2005通信理論與技術新進展——第十屆全國青年通信學術會議論文集[C];2005年

2 賴生建;王秉中;;共享內(nèi)存系統(tǒng)中不交換數(shù)據(jù)的并行FDTD計算[A];2009年全國天線年會論文集（上）[C];2009年

相關重要報紙文章 前10條

1 ;Windows中提高內(nèi)存使用效率的幾種技巧[N];中國國門時報;2007年

2 于海軍;內(nèi)存也需要保潔[N];中國電腦教育報;2003年

3 錢正剛;提高內(nèi)存使用效能的幾種方法[N];中國電腦教育報;2004年

4 ;QQ為何如此耗費資源[N];電腦報;2005年

5 安徽 高偉;妙法節(jié)省QQ占用的內(nèi)存資源[N];電腦報;2003年

6 本報記者 丁偉;IBM eX5架構再造x86服務器[N];計算機世界;2010年

7 陽光三月;三招教你釋放手機內(nèi)存[N];中國計算機報;2004年

8 江西 練兵;ReadyBoost 微軟的新“畫餅”？[N];中國電腦教育報;2007年

9 陽光三月;巧妙“解放”手機內(nèi)存[N];電腦報;2005年

10 陽光三月;巧妙解放手機內(nèi)存[N];中國電腦教育報;2005年

相關碩士學位論文 前5條

1 張辰;Map/Reduce型海量數(shù)據(jù)處理平臺中內(nèi)存資源動態(tài)分配關鍵技術研究[D];北京工業(yè)大學;2015年

2 張鵬飛;基于虛擬計算環(huán)境的內(nèi)存資源彈性分配研究[D];國防科學技術大學;2013年

3 劉蘭崢;虛擬化云平臺下內(nèi)存資源按需分配與協(xié)同調(diào)度方法的研究[D];國防科學技術大學;2013年

4 林振立;云計算環(huán)境下的內(nèi)存資源共享技術研究[D];國防科學技術大學;2010年

5 王柳峰;基于虛擬化的云計算平臺內(nèi)存資源協(xié)同共享技術研究[D];國防科學技術大學;2011年

，

本文編號：1453734