具有可控冗余度的虛擬機(jī)容錯(cuò)分配算法
本文選題:數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò) 切入點(diǎn):容錯(cuò) 出處:《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文 論文類(lèi)型:學(xué)位論文
【摘要】:近年來(lái),數(shù)據(jù)中心(Data Center)的高速發(fā)展和和Mapreduce/Hadoop框架的日益重要,云提供商把越來(lái)越多的大數(shù)據(jù)放到云系統(tǒng)中處理。在現(xiàn)代基于虛擬化的數(shù)據(jù)中心上,虛擬機(jī)分配是實(shí)現(xiàn)云中資源有效調(diào)度的首要考慮。在云系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)被劃分成多個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)上等待虛擬機(jī)處理。已經(jīng)證明對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)分配虛擬機(jī)并考慮虛擬機(jī)之間的通訊延遲,使得最大通訊延遲最小的問(wèn)題是NP-hard問(wèn)題。目前鮮有在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)虛擬機(jī)分配問(wèn)題上考慮其安全性和可靠性的研究。針對(duì)虛擬機(jī)分配中的容錯(cuò)技術(shù),本文提出了兩種新的虛擬機(jī)容錯(cuò)分配算法,可滿(mǎn)足任意大小的容錯(cuò)需求。從從降低解空間、提高解的質(zhì)量角度考慮我們提出了一種具有可控冗余度的虛擬機(jī)容錯(cuò)分配算法,該算法先利用圖蘭定理判斷某一閾值內(nèi)是否存在滿(mǎn)足冗余需求的虛擬機(jī)機(jī)群。如果存在則運(yùn)用分支界限和回溯法在該閾值下尋找滿(mǎn)足冗余需求并互相通信的虛擬機(jī)完全子圖,然后進(jìn)行預(yù)處理滿(mǎn)足冗余需求,刪除多余的虛擬機(jī)結(jié)點(diǎn)。再采用Hopcroft-Karp算法為數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)分配冗余團(tuán)中的虛擬機(jī)資源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的虛擬機(jī)容錯(cuò)分配算法在在Tree,VL2,Fat-Tree和BCube四種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?與當(dāng)前最新的近似算法相比平均情況下最大通訊延遲分別降低了 9.09%,4.5%,9.09%,4.5%。第二種算法從降低算法復(fù)雜度角度出發(fā),遍歷當(dāng)前閾值下每一個(gè)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn),在每個(gè)節(jié)點(diǎn)處根據(jù)三角不等式原則加入,先加入與該虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)閾值小于等于t/2的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn),再運(yùn)用貪心法把剩下的虛擬機(jī)與目前團(tuán)中虛擬機(jī)之間閾值都小于t的虛擬機(jī)加入團(tuán)中。然后將規(guī)模大于或等于冗余需求的團(tuán)進(jìn)行預(yù)處理刪除多余節(jié)點(diǎn)。最后將完全子圖中的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)根據(jù)Hopcroft-Karp算法分配給數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法能夠找到滿(mǎn)足需求的可控冗余度的虛擬機(jī)團(tuán),與當(dāng)前最新的啟發(fā)式算法相比,平均情況下運(yùn)行時(shí)間減少了 12.8%。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of data center and the increasing importance of Mapreduce/Hadoop framework, cloud providers put more and more big data into cloud system. Virtual machine allocation is the primary consideration for efficient resource scheduling in the cloud. Big data has been divided into data stored on data nodes in data centers waiting for virtual machines to be processed. It has been shown that virtual machines are assigned to data nodes and that communication delays between virtual machines are considered. The problem that makes the maximum communication delay minimum is the NP-hard problem. At present, there are few researches on the security and reliability of virtual machine allocation in data center network. In this paper, two new fault-tolerant allocation algorithms for virtual machines are proposed, which can satisfy the fault-tolerant requirements of any size. From the point of view of reducing the solution space and improving the quality of the solution, we propose a fault tolerant allocation algorithm for virtual machines with controllable redundancy. The algorithm first uses Turan theorem to determine whether there is a cluster of virtual machines satisfying redundant requirements within a threshold. If there is a cluster of virtual machines that satisfy redundant requirements, the branch bounds and backtracking methods are used to find complete subgraphs of virtual machines that satisfy redundant requirements and communicate with each other under the threshold. Then preprocessing is carried out to meet the redundant requirements, and the redundant virtual machine nodes are deleted. Then the Hopcroft-Karp algorithm is used to allocate the virtual machine resources in the redundant cluster for the data nodes. The experimental results show that, The fault-tolerant allocation algorithm for virtual machine proposed in this paper has reduced the maximum communication delay by 9.09 and 4.09 respectively in four network topologies, TreeLv VL2Fat-Tree and BCube, compared with the latest approximate algorithms. The second algorithm is based on reducing the complexity of the algorithm. Traversing each virtual machine node under the current threshold, adding the virtual machine node at each node according to the triangular inequality principle, adding the virtual machine node with the virtual machine node threshold less than t / 2. Then the greedy method is used to add the virtual machines which have a threshold of less than t between the remaining virtual machines and the virtual machines in the current group. Then the clusters with a size greater than or equal to the redundant requirements are pre-processed to remove the redundant nodes. The virtual machine nodes in the whole subgraph are assigned to the data nodes according to the Hopcroft-Karp algorithm. The experimental results show that, The algorithm proposed in this paper can find a cluster of virtual machines with controllable redundancy to meet the requirements. Compared with the latest heuristic algorithm, the average running time is reduced by 12. 8%.
【學(xué)位授予單位】:天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類(lèi)號(hào)】:TP302
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本文編號(hào):1609033
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