【摘要】：在PaaS云平臺數(shù)據(jù)中心,用戶向云平臺提交的應(yīng)用程序需要由虛擬機(VM)來運行,以滿足租戶應(yīng)用(Guest Application)之間的隔離需求。虛擬機、或稱為客戶機(Guest),由物理機(Physical Machine,PM)、或稱為宿主機(Host),創(chuàng)建、運行和管理,并提供一定的計算資源,例如CPU、內(nèi)存、磁盤IO、磁盤空間、網(wǎng)絡(luò)連接等等。然而作為宿主機的物理機計算資源總是有限的,顯然宿主機性能不足一定會影響其中客戶機的性能,進而影響用戶應(yīng)用的性能。云平臺如何通過合理的資源調(diào)度,在不影響虛擬機性能的情況下,為更多用戶提供服務(wù),盡量減少成本,獲取更多利益,是云計算中的重要問題,也是云計算面臨的最大難題之一。特別地,考慮到虛擬機之間可能存在的通信,虛擬機放置在不同物理機上,會直接影響用戶業(yè)務(wù)性能。因此,和其他計算資源一樣,“網(wǎng)絡(luò)帶寬”也是云平臺中重要的計算資源,如何有效地分配網(wǎng)絡(luò)資源也是云平臺中資源調(diào)度的重要內(nèi)容。本文主要解決的是PaaS云中虛擬機在具有混合網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的云數(shù)據(jù)中心中的物理機上如何進行放置的決策問題,是PaaS云資源調(diào)度問題的一個分支。本文首先分析了圖背包問題適用網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)單一的問題,并分析了現(xiàn)代云數(shù)據(jù)中心常見的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)。然后提出了針對數(shù)據(jù)中心復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的分塊方法,使得具有限制通信流量作用的圖背包問題能夠應(yīng)用于具有混合拓撲結(jié)構(gòu)的云數(shù)據(jù)中心的虛擬機放置策略建模。本文使用了該問題的一個變形,給出了對應(yīng)的整數(shù)線性規(guī)劃模型,并使用谷歌優(yōu)化工具包進行精確求解。四個不同場景的模擬實驗結(jié)果表明該模型能夠在滿足宿主機性能限制的情況下,通過將有通信需求的多個虛擬機放置在同一個宿主機上減少物理鏈路上的通信量,來滿足物理鏈路上的帶寬限制,使得放置在云平臺上的所有應(yīng)用價值最大化。然而由于模型中網(wǎng)絡(luò)對虛擬機通信的限制條件過多,使得當(dāng)網(wǎng)絡(luò)成為限制虛擬機放置的主要因素時,模型的求解時間過長,隨著問題規(guī)模進一步擴大,模型的求解時間將不可接受。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP302
【圖文】：

圖 3.1 云計算的發(fā)展Fig. 3.1 The development of cloud computing計算的發(fā)展和定義算是多種概念融合轉(zhuǎn)變形成的，其中包含的思想由來已久。如圖來講，云計算是經(jīng)過分布式計算、并行計算、網(wǎng)格計算、公共演變而來的。計算（Distributed Computing）階段式計算是一種和集中式計算是相對的計算方法。由于計算機硬會存在限制，在完成大型計算任務(wù)時，單個計算機的運算時間布式計算的思想是將大型計算任務(wù)分解成多個小任務(wù)，通過在執(zhí)行分解后的小任務(wù)，來減少總體的運算時間。階段提出了一個經(jīng)典的分布式編程模型，MapReduce[33]。Map式存儲結(jié)合使用，在執(zhí)行計算任務(wù)時，體積巨大的文件被分塊節(jié)點，這些節(jié)點獨立地使用相同的 Map 方法，提取文件中某種

圖 3.2 云計算服務(wù)的層次Fig. 3.2 Service level of cloud computing①基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）IaaS 中的 I，即基礎(chǔ)設(shè)施 Infrastructure，是指組成一臺計算機多種設(shè)備和組件。在個層次中，云供應(yīng)商提供給用戶的是一臺虛擬服務(wù)器（VM），VM 是由虛擬的磁盤、內(nèi)存、CPU、網(wǎng)絡(luò)適配器以及虛擬的互聯(lián)網(wǎng)訪問服務(wù)等基礎(chǔ)設(shè)施組件構(gòu)成的。大部分云服務(wù)商還提供了虛擬的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，用戶可以利用這些虛擬網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和虛擬服務(wù)器組成想要的拓撲結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)所需的功能。用戶可以指定并能夠隨時調(diào)整這些組件的種類、性能、甚至架構(gòu)類型，云服務(wù)商針對不同的組件不同的配置收取不同的費用。用戶需要使用云服務(wù)商提供的操作系統(tǒng)映象安裝操作系統(tǒng)，在操作系統(tǒng)上安裝配置軟件運行環(huán)境，才能夠運行和使用自己的應(yīng)用。用戶可以根據(jù)自己的需要，隨時調(diào)整虛擬機上的各種軟件，來滿足自己的使用需求。IaaS 的優(yōu)點是在用戶對虛擬服務(wù)器足夠了解的情況下具有相當(dāng)?shù)撵`活性，其

關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的帶寬限制。對于圖 G 中的割點 v，對于包含 v 的互連通塊{S1, S2, … , Sn}，其中任意兩個互連通塊 Si、Sj相互通信必定只能經(jīng)過 v。設(shè)在 Sk中，與 v 相連的邊集為 E(Sk, v)，那么在 v 上 Si與 Sj之間通信帶寬限制定義為：(5.6)對于圖G中的互連通塊S，其點集為V(S)，包含割點集合Vc(S) = {v1, v2,…, vn}，其邊集為E(S)。按以下規(guī)則構(gòu)造 S'：S'的點集 V(S') = V(S) + {v1', v2',…, vn'}，{v1', v2',…,vn'}與 Vc(S)中的原割點一一對應(yīng)；S'的邊集 E(S')，包含 E(S)的所有邊，邊上的權(quán)值不變，另外如果對應(yīng)點 v'的原割點 v ∈ Vc(S)與原圖中非割點 u ∈ V(S) Vc(S) 之間存在邊(v, u ) ∈ E(S)，則將(v', u)加入 E(S')，且具有相同的權(quán)值。將{v1, v2,…, vn}作為源，{v1', v2',…, vn'}作為目標，用 S'上的多源多目標最大流刻畫 S 整體的的帶寬限制。圖 5.2 表現(xiàn)了這一過程。

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 樊勇兵;陳天;陳楠;黃志蘭;呂翠娥;;云數(shù)據(jù)中心的虛擬機放置問題[J];電信科學(xué);2015年02期

2 董健康;王洪波;李陽陽;程時端;;IaaS環(huán)境下改進能源效率和網(wǎng)絡(luò)性能的虛擬機放置方法[J];通信學(xué)報;2014年01期

3 丁澤柳;郭得科;申建偉;羅愛民;羅雪山;;面向云計算的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓撲研究[J];國防科技大學(xué)學(xué)報;2011年06期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 梁濤;優(yōu)化虛擬機放置均衡數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)核心層數(shù)據(jù)流量[D];上海交通大學(xué);2015年

2 史如意;帶流量約束的星型圖背包問題[D];浙江大學(xué);2015年

本文編號：2776757