本文選題：云計算 + 資源分配　； 參考：《東北大學》2013年碩士論文

【摘要】：云計算作為一種新的服務交付和使用模式,旨在為用戶提供安全、快速、便捷的數(shù)據(jù)存儲與網(wǎng)絡計算服務。同時,動態(tài)擴展和按需付費等特性使得它很好地滿足了控制服務成本和降低能耗的需求,因而具有廣闊的市場前景。 在云計算數(shù)據(jù)中心,資源管理和分配的最小粒度是虛擬機,通常用戶都希望其能夠穩(wěn)定地運行,因此如何有效地實現(xiàn)虛擬機分配成為研究熱點。然而在目前的研究工作大都忽略了虛擬機性能互擾對于虛擬機承載應用的性能影響,無法保證虛擬機分配結(jié)果的有效性。 為了保證云計算中資源分配的有效性,本文在研究云環(huán)境中資源分配和虛擬機間性能互擾度量等相關(guān)工作的基礎上,針對如何客觀有效度量預測虛擬機間性能互擾度并將其應用于資源分配的問題,設計了一個云環(huán)境中虛擬機性能互擾度量和預測方法。該方法包含三個步驟,第一步是構(gòu)建虛擬機互擾度模型并進行模型參數(shù)求解,第二步是利用層次聚類算法對虛擬機負載模式進行挖掘,第三步是將當前虛擬機負載模式與虛擬機負載模式聚類結(jié)果進行匹配,利用與匹配結(jié)果相應的性能互擾度模型完成當前虛擬機性能互擾度預測并對分配方案進行互擾度評價。本文最后通過一系列虛擬機部署實驗驗證所提出的虛擬機性能互擾度量和預測方法在保證服務質(zhì)量方面的有效性。
[Abstract]:As a new mode of service delivery and use, cloud computing is designed to provide users with secure, fast and convenient data storage and network computing services. At the same time, the characteristics of dynamic expansion and demand payment make it well meet the cost of controlling service and reduce the demand for energy consumption, so it has a broad market prospect.
In the cloud computing data center, the minimum granularity of resource management and allocation is virtual machine, and usually users want it to run steadily. Therefore, how to effectively implement virtual machine allocation has become a hot topic. However, most of the current research work ignores the performance impact of VM performance interference to the virtual machine application. Verify the effectiveness of the virtual machine allocation results.
In order to ensure the effectiveness of resource allocation in cloud computing, this paper designs a virtual machine performance in a cloud environment on the basis of research on resource allocation and performance cross disturbance measurement between virtual machines in the cloud environment and how to objectively and effectively measure the performance interinterference between virtual machines and apply it to resource allocation. The method consists of three steps. The first step is to build a virtual machine mutual disturbance model and solve the model parameters. The second step is to use the hierarchical clustering algorithm to mine the virtual machine load mode, and the third step is to match the current virtual machine load mode with the virtual machine load pattern clustering results. With the result of the corresponding performance interference degree model, the performance interference degree of the virtual machine is predicted and the interference degree of the allocation scheme is evaluated. Finally, a series of virtual machine deployment experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed virtual machine performance interference measurement and prediction method to ensure the quality of service.

【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP302

【參考文獻】

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本文編號：1837609