【摘要】：云計(jì)算作為一種新的商業(yè)模型和計(jì)算模式,將任務(wù)分配到由大量的計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池上,使用戶能夠按需獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和應(yīng)用服務(wù)。近年來,隨著云計(jì)算的發(fā)展,越來越多的用戶將自己的應(yīng)用部署到云數(shù)據(jù)中心。這些應(yīng)用有著不同的資源需求,使得虛擬機(jī)的負(fù)載處于不斷變化之中。面對(duì)用戶多樣化的需求,如何為虛擬機(jī)分配合適的物理機(jī),以及如何在虛擬機(jī)負(fù)載隨機(jī)波動(dòng)的情況下對(duì)負(fù)載異常的物理機(jī)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移,成為了需要關(guān)注的問題。針對(duì)以上問題,本文從以下兩個(gè)方面開展研究工作。(1)針對(duì)虛擬機(jī)的放置問題,構(gòu)建了多目標(biāo)的虛擬機(jī)放置優(yōu)化模型,并根據(jù)實(shí)際問題場(chǎng)景,提出了基于KnEA改進(jìn)的EEKnEA(Energy-Efficient Knee Point Driven Evolutionary Algorithm)算法對(duì)模型進(jìn)行求解。首先,為了滿足多樣化的調(diào)度需求,構(gòu)建了考慮負(fù)載均衡、資源利用率、能源消耗以及魯棒性指標(biāo)的虛擬機(jī)調(diào)度模型。對(duì)解決多目標(biāo)優(yōu)化問題具有較好效果的KnEA算法進(jìn)行改進(jìn),引入通信頻繁且通信量大的虛擬機(jī)盡量放置在同一物理機(jī)上的啟發(fā)式策略,對(duì)上述模型進(jìn)行優(yōu)化求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有算法相比,提出的的算法不僅可以獲得質(zhì)量更優(yōu)的解集,亦可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)目標(biāo)之間的均衡。(2)針對(duì)虛擬機(jī)負(fù)載隨機(jī)波動(dòng)情況下物理機(jī)發(fā)生負(fù)載異常時(shí)虛擬機(jī)的遷移問題,提出了多目標(biāo)的虛擬機(jī)遷移優(yōu)化模型,并提出了基于KnEA的改進(jìn)算法。除了考慮虛擬機(jī)的遷移對(duì)分配方案的負(fù)載均衡、資源利用率、能源消耗以及魯棒性指標(biāo)的影響外,還加入了虛擬機(jī)的遷移成本目標(biāo)。對(duì)于優(yōu)化算法,本文在種群初始化階段加入了兩種啟發(fā)式策略,在獲得更優(yōu)質(zhì)的初始種群的同時(shí),提升求解效率。本文提出的多目標(biāo)的虛擬機(jī)放置和遷移研究,可以進(jìn)一步滿足用戶對(duì)于資源請(qǐng)求的多樣性需求,同時(shí)保證云數(shù)據(jù)中心的低能耗和高資源利用率,使得云數(shù)據(jù)中心可以提供更加穩(wěn)定的服務(wù),具有較好的應(yīng)用場(chǎng)景
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP302

【參考文獻(xiàn)】

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1 周舟;胡志剛;宋鐵;于俊洋;;A novel virtual machine deployment algorithm with energy efficiency in cloud computing[J];Journal of Central South University;2015年03期

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1 丁言;云計(jì)算環(huán)境中虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移位置選擇策略研究[D];吉林大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2607634