本文選題：私有云 + SLA��； 參考：《上海交通大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：云計算環(huán)境下的資源管理主要包括計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源等的管理。私有云是云計算的一種部署模式，與公有云相比，私有云的計算資源相對有限，其計算資源，特別是虛擬機資源的管理問題尤為突出。本文工作是以某省交通物流云計算平臺建設(shè)的實際項目為背景，根據(jù)該項目的實際需求，其私有云計算環(huán)境的虛擬機資源管理存在以下問題：1）虛擬機資源的有限性與應(yīng)用規(guī)模的可擴展性存在矛盾的情況下，如何根據(jù)與用戶簽訂的服務(wù)水平協(xié)議（Service LevelAgreement，SLA）既保證服務(wù)水平又合理分配虛擬機資源；2）為了充分利用資源，多個應(yīng)用按照SLA分配的虛擬機資源位于同一臺服務(wù)器上而且虛擬機資源的總和超過了服務(wù)器的物理資源上限時，如果某應(yīng)用的負(fù)載增加導(dǎo)致?lián)屨计渌麘?yīng)用的資源，如何解決位于同一臺服務(wù)器上的多個應(yīng)用之間的性能隔離問題。 針對上述問題，本文在對實際需求和相關(guān)技術(shù)深入分析的基礎(chǔ)上，提出了基于請求準(zhǔn)入控制的虛擬機資源分配方案以及基于預(yù)測和動態(tài)規(guī)劃的虛擬機性能隔離方案。設(shè)計了一個基于SLA的虛擬機資源請求準(zhǔn)入控制算法和一個基于預(yù)測和動態(tài)規(guī)劃的虛擬機性能隔離算法。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步闡述了一個基于SLA的私有云資源管理框架RMFPC (Resource Management Framework for Private Cloud)的設(shè)計與實現(xiàn)。測試及應(yīng)用情況表明，該框架是可行及有效的。 本文的主要研究內(nèi)容包括： 1）針對私有云環(huán)境中基于SLA的虛擬機資源的合理分配問題，，提出了基于請求準(zhǔn)入控制的虛擬機資源分配方案。該方案通過比較應(yīng)用的SLA和主機空閑資源來決定是否分配虛擬機資源，其核心是基于SLA的虛擬機資源請求準(zhǔn)入控制算法。該算法包括兩部分，一是對滿足條件的請求直接分配虛擬機資源，不滿足條件的放入資源請求等待隊列；二是響應(yīng)應(yīng)用退出事件，從等待隊列中合理地選擇請求并分配虛擬機資源。 2）針對同一臺服務(wù)器上的多個應(yīng)用之間的性能隔離問題，提出了基于預(yù)測和動態(tài)規(guī)劃的虛擬機性能隔離方案，該方案的核心是基于預(yù)測和動態(tài)規(guī)劃的虛擬機性能隔離算法。該算法通過曲線擬合方式預(yù)測虛擬機的資源搶占，從而決定是否遷移；然后通過動態(tài)規(guī)劃算法確定遷移的目標(biāo)主機。 3）在以上工作的基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于SLA的私有云資源管理框架RMFPC。該框架除實現(xiàn)上述兩個算法的核心模塊外，還包括主機監(jiān)視接口、虛擬機監(jiān)視接口和虛擬機操作接口，這些接口的具體實現(xiàn)可適配目前主流的虛擬機管理軟件商業(yè)產(chǎn)品。 4）對框架進(jìn)行了測試，包括功能性測試和性能測試。虛擬機資源請求準(zhǔn)入控制的功能性測試是通過四個模擬應(yīng)用來完成；虛擬機性能隔離的功能性測試是通過增加一個應(yīng)用的負(fù)載來進(jìn)行；測試結(jié)果表明，框架實現(xiàn)了上述核心功能。本文模擬了一個虛擬機資源爭用的場景，分別在有預(yù)測和虛擬機遷移、只有虛擬機遷移和沒有預(yù)測也沒有虛擬機遷移三種情況下，對框架的性能進(jìn)行了測試，測試結(jié)果表明，同一個應(yīng)用的運行時間第一種情況比第二種情況減少了約28%，比第三種情況減少了約50%。
[Abstract]:Resource management in the cloud computing environment mainly includes the management of computing resources, storage resources and network resources. The private cloud is a deployment model of cloud computing. Compared with the public cloud, the computing resources of private clouds are relatively limited. The computing resources, especially the virtual machine resources, are particularly prominent. This paper is based on the traffic in a province. The actual project of the cloud computing platform is the background. According to the actual requirements of the project, the virtual machine resource management of its private cloud computing environment has the following problems: 1) how to establish a service level protocol (Service LevelAgre) based on the limitation of the virtual machine resources and the scalability of the application scale Ement, SLA) ensures both the level of service and the rational allocation of virtual machine resources; 2) in order to make full use of resources, multiple applications of virtual machine resources allocated according to SLA are located on the same server and the sum of virtual machine resources exceeds the upper limit of the physical resource of the server, if the load increase of an application leads to the resource of preemption of other applications How to solve the problem of performance isolation between multiple applications on the same server.
In view of the above problems, this paper puts forward a virtual machine resource allocation scheme based on request admission control and a performance isolation scheme based on prediction and dynamic programming, and designs a SLA based virtual machine source request admission control algorithm and a prediction based on prediction. On the basis of this, the design and implementation of a private cloud resource management framework (Resource Management Framework for Private Cloud) based on SLA is further elaborated on this basis. The test and application show that the framework is feasible and effective.
The main contents of this paper are as follows:
1) aiming at the rational allocation problem of virtual machine resource based on SLA in private cloud environment, a virtual machine resource allocation scheme based on request admission control is proposed. This scheme determines whether the virtual machine resources are allocated by using the SLA and the idle resources of the host. The core is the SLA based virtual machine resource request admission control algorithm. The algorithm consists of two parts: one is to allocate the virtual machine resources directly to the request to satisfy the condition, and the resource request waiting queue is not satisfied. The two is to respond to the application exit event, select the request and allocate the virtual machine resources reasonably from the waiting queue.
2) aiming at the problem of performance isolation between multiple applications on the same server, a virtual machine performance isolation scheme based on prediction and dynamic programming is proposed. The core of the scheme is the performance isolation algorithm based on prediction and dynamic programming. The algorithm is determined by the curve fitting formula to predict the resource preemption of virtual machines. No migration is done; then the migrating target host is determined by dynamic programming algorithm.
3) on the basis of the above work, a SLA based private cloud resource management framework (RMFPC.) is designed and implemented. In addition to realizing the core modules of the above two algorithms, the framework also includes the host monitoring interface, the virtual machine monitoring interface and the virtual machine operation interface. The concrete implementation of these interfaces can match the current mainstream virtual machine management soft. A commercial product.
4) the framework is tested, including functional testing and performance testing. The functional testing of virtual machine resource request access control is completed through four simulation applications; the functional testing of the virtual machine performance isolation is carried out by adding an application load; test results show that the framework implements the above core functions. In this paper, a virtual machine resource contention scene is simulated, and the performance of the framework is tested with only three cases of prediction and virtual machine migration, only virtual machine migration and no prediction without virtual machine migration. The test results show that the first case of the same application is reduced by about 28% compared with the second cases. Third cases are reduced by about 50%.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP302

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本文編號：2089151