【摘要】：云計(jì)算作為一種傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展與結(jié)合的新模式,在過去的二十年中得到了快速的發(fā)展。虛擬化技術(shù)作為云計(jì)算的重要支撐技術(shù),其可擴(kuò)展性和靈活性使得云計(jì)算在資源利用和服務(wù)管理上得以進(jìn)一步的提高。但隨著云數(shù)據(jù)中心規(guī)模的擴(kuò)張,所需處理的云任務(wù)請求也越來越多,這將對用戶服務(wù)質(zhì)量、整體性能穩(wěn)定等方面帶來諸多挑戰(zhàn),因此如何保障用戶服務(wù)質(zhì)量,提高云數(shù)據(jù)中心資源利用率是云計(jì)算領(lǐng)域研究的主要問題之一。論文從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩方面針對云數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡部署問題進(jìn)行了研究。在靜態(tài)負(fù)載均衡部署方面,針對現(xiàn)有負(fù)載均衡方法優(yōu)化目標(biāo)單一以及粒子群算法迭代過程中易陷入局部最優(yōu)兩方面問題,在粒子群算法的基礎(chǔ)上引入模擬退火算法和遺傳算法的思想,提出一種基于多目標(biāo)混合粒子群的虛擬機(jī)初始化部署算法。由仿真實(shí)驗(yàn)證明,這一算法相對于其它算法在負(fù)載均衡方面的效果更為顯著。在動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡部署方面,首先在虛擬機(jī)遷移時(shí)機(jī)問題上,針對服務(wù)器性能值呈現(xiàn)周期性、趨勢性、季節(jié)性的特點(diǎn)以及現(xiàn)有預(yù)測方法在預(yù)測準(zhǔn)確度方面的不足,設(shè)計(jì)了一種基于LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的熱點(diǎn)服務(wù)器檢測方法。其次在虛擬機(jī)遷移選擇問題上,綜合現(xiàn)有遷移選擇策略,設(shè)計(jì)了一種基于多目標(biāo)混合粒子群算法的虛擬機(jī)遷移策略。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了論文設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡方法相對于已有方法更具有效性。論文在云數(shù)據(jù)中心的負(fù)載均衡部署問題中,分別從靜態(tài)負(fù)載均衡部署和動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡部署兩方面對其進(jìn)行了研究,這將對保證云數(shù)據(jù)中心的用戶服務(wù)質(zhì)量、整體性能穩(wěn)定,提高云數(shù)據(jù)中心的資源利用率具有現(xiàn)實(shí)意義。
【圖文】：

多次實(shí)驗(yàn)下各類算法的負(fù)載均衡效果對比

各類算法在CPU負(fù)載均衡的對比
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP308;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2626309