本文選題：云計(jì)算 + 數(shù)據(jù)中心　； 參考：《北京交通大學(xué)》2013年博士論文

【摘要】：云計(jì)算是一種新的商業(yè)計(jì)算模型和服務(wù)模式,它將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池上,使用戶(hù)能夠按需獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和信息服務(wù)。目前,云計(jì)算已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)搜索、科學(xué)計(jì)算、虛擬環(huán)境、能源和生物信息等領(lǐng)域開(kāi)始了相關(guān)的應(yīng)用和探索。 隨著云計(jì)算的發(fā)展,云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模正在急劇地變大。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心通常擁有成千上萬(wàn)臺(tái)物理結(jié)點(diǎn),在其上運(yùn)行著各種各樣的服務(wù)和應(yīng)用程序。在這些系統(tǒng)中,具有不同資源請(qǐng)求和動(dòng)態(tài)工作負(fù)載的各種應(yīng)用程序共享著數(shù)據(jù)中心的資源。虛擬化技術(shù)則通過(guò)允許計(jì)算系統(tǒng)按需分配資源和動(dòng)態(tài)遷移工作負(fù)載的方式來(lái)支持?jǐn)?shù)據(jù)中心的資源共享。然而,由系統(tǒng)規(guī)模的增加帶來(lái)系統(tǒng)管理的復(fù)雜性和系統(tǒng)內(nèi)在的動(dòng)態(tài)性,對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心中的虛擬機(jī)資源管理來(lái)說(shuō)具有很大的挑戰(zhàn)性。 本文在全面地分析云計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)中心資源管理研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)的放置和實(shí)時(shí)遷移展開(kāi)了相關(guān)研究,并取得了一些創(chuàng)新和成果。本文的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)為： 1、提出多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬機(jī)初始化放置策略。首先給出云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施中虛擬機(jī)放置的管理框架,并將虛擬機(jī)初始化放置問(wèn)題定義為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。然后提出基于最大最小螞蟻系統(tǒng)和排除法的虛擬機(jī)放置問(wèn)題的多目標(biāo)優(yōu)化蟻群算法。該算法是一種分布式優(yōu)化方法,有利于并行計(jì)算；并且具有正反饋機(jī)制,通過(guò)信息素的不斷更新可以高效地收斂到最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,與傳統(tǒng)的啟發(fā)式方法和遺傳算法相比,提出的多目標(biāo)優(yōu)化虛擬機(jī)放置蟻群算法能夠在多個(gè)相互沖突的目標(biāo)之間實(shí)現(xiàn)最優(yōu)權(quán)衡和折衷,使得在發(fā)生SLA違背概率較少的情況下,系統(tǒng)的資源浪費(fèi)和電源消耗也較少。 2、提出多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)管理方法。在管理過(guò)程中,系統(tǒng)考慮提高用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量、減少資源競(jìng)爭(zhēng)和降低電源消耗等3個(gè)目標(biāo)。管理方法主要解決由于系統(tǒng)條件的改變或應(yīng)用負(fù)載的動(dòng)態(tài)變化所引起的虛擬機(jī)重新分配問(wèn)題,即決策什么時(shí)候進(jìn)行虛擬機(jī)遷移、遷移哪些虛擬機(jī)和被遷移的虛擬機(jī)放置到哪些物理結(jié)點(diǎn)上。在決定何時(shí)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移的問(wèn)題上,系統(tǒng)針對(duì)不同的優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置高低門(mén)限值,并采用滑動(dòng)窗口和時(shí)間序列趨勢(shì)預(yù)測(cè)法來(lái)判斷是否觸發(fā)虛擬機(jī)的遷移；在選擇哪些虛擬機(jī)進(jìn)行遷移的問(wèn)題上,系統(tǒng)根據(jù)不同的優(yōu)化目標(biāo)分別采取不同的策略來(lái)選擇虛擬機(jī)進(jìn)行遷移；在選擇將虛擬機(jī)遷移到哪些物理結(jié)點(diǎn)的問(wèn)題上,系統(tǒng)采用解決多準(zhǔn)則決策分析方法中的TOPSIS方法來(lái)選擇物理結(jié)點(diǎn),目的是為了均衡系統(tǒng)中多個(gè)目標(biāo)之間的沖突。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,采用TOPSIS方法的多目標(biāo)優(yōu)化管理方法能夠得到較低的SLA違背率,較小的資源負(fù)載和較少的電源消耗,并且很好地平衡了不同目標(biāo)之間的沖突。 3、提出一種虛擬機(jī)快速實(shí)時(shí)遷移方法。首先通過(guò)對(duì)預(yù)拷貝方法模型進(jìn)行公式化描述和性能分析,在預(yù)拷貝方法中增加用于標(biāo)記改動(dòng)頻繁內(nèi)存頁(yè)的頁(yè)位圖。然后在迭代過(guò)程中采用時(shí)間序列方法對(duì)內(nèi)存頁(yè)進(jìn)行判斷：對(duì)于在本輪變臟,并且在之前的迭代中變臟的次數(shù)超過(guò)給定次數(shù)的內(nèi)存頁(yè),則標(biāo)記為改動(dòng)頻繁的內(nèi)存頁(yè)。這些標(biāo)記過(guò)的內(nèi)存頁(yè)將只會(huì)在最后一輪迭代中傳輸,從而避免了內(nèi)存頁(yè)的反復(fù)重傳。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,與預(yù)拷貝方法相比,改進(jìn)后的預(yù)拷貝方法明顯地減少了遷移時(shí)間和傳輸數(shù)據(jù),達(dá)到了快速遷移虛擬機(jī)的目的。
[Abstract]:Cloud computing is a new business computing model and service model. It distributes computing tasks on a large pool of resources made up of computers. Users can obtain computing power, storage space and information services on demand. At present, cloud computing has begun to relate in the fields of network search, scientific computing, virtual environment, energy and biological information. Application and exploration.
With the development of cloud computing, the size of cloud computing infrastructure is dramatically increasing. Cloud computing data centers usually have thousands of physical nodes that run a variety of services and applications. In these systems, various applications with different resource requests and dynamic work loads share data centers. The virtualization technology supports resource sharing in the data center by allowing computing systems to allocate resources on demand and dynamically migrating work loads. However, the complexity of system management and the inherent dynamics of the system are brought by the increase of system scale, which is very important to the virtual machine resource management in the cloud computing data center. A big challenge.
On the basis of comprehensive analysis of the current situation of cloud computing technology and data center resource management, this paper focuses on the research on the placement and real-time migration of virtual machines in the cloud computing data center, and has made some innovations and achievements. The main contents and innovation points of this paper are as follows:
1, a virtual machine initialization placement strategy for multi-objective optimization is proposed. First, the management framework of virtual machines in cloud computing infrastructure is given, and the initialization placement problem of virtual machines is defined as a multi-objective optimization problem. Then a multi-objective optimization ant colony based on the maximum minimum ant system and the exclusion method for virtual machine placement is proposed. The algorithm is a distributed optimization method, which is beneficial to parallel computing, and has a positive feedback mechanism, which can efficiently converge to the optimal solution through the continuous updating of pheromone. The experimental results show that the proposed multi target optimization virtual machine placement ant colony algorithm can be more than the traditional heuristic method and genetic algorithm. The best trade-off and compromise between conflicting objectives make the system waste of resources and power consumption less when SLA violation probability is less.
2, a virtual machine dynamic management method for multi-objective optimization is proposed. In the process of management, the system considers 3 goals, such as improving the quality of the user's service, reducing the resource competition and reducing the power consumption. The management method mainly solves the problem of virtual machine redistribution caused by the change of the system conditions or the dynamic changes of the applied load, that is, what to make the decision When the virtual machine and the migrated virtual machine are placed on what physical nodes are migrated by virtual machines, the system sets high and low threshold values for different optimization targets on the issue of deciding when to carry out virtual machines, and uses sliding window and time sequence potential prediction to determine whether the migration of virtual machines can be triggered. In choosing which virtual machines to migrate, the system adopts different strategies to select virtual machines to migrate according to the different optimization objectives. On the problem of selecting the physical nodes to migrate to the virtual machine, the system uses the TOPSIS method to select the physical nodes in the multi criteria decision analysis method. In order to balance the conflicts between multiple targets in the system, the experimental results show that the multi-objective optimization management method using the TOPSIS method can get lower SLA violation rate, smaller resource load and less power consumption, and well balance the impulse between different targets.
3, a fast real time migration method for virtual machines is proposed. First, the precopy method model is formulated with formula description and performance analysis. In the pre copy method, the page bitmap, which is used to change frequent memory pages, is added to the pre copy method. In previous iterations, the number of dirty pages more than a given number of memory pages is marked as a frequently changed memory page. The marked memory pages will only be transmitted in the last round of iterations to avoid repeated retransmission of the memory page. Experimental results show that the improved copy method is significantly reduced compared with the pre copy method. The migration time and data are transferred to achieve the goal of fast migration of the virtual machine.

【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP308

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10 張逢U，

本文編號(hào)：1778295