【摘要】：云數(shù)據(jù)中心為大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等提供基礎(chǔ)性平臺支撐。云數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)用戶需求多樣化、任務(wù)執(zhí)行并行化、資源分配動態(tài)化等特點和需求。動態(tài)資源分配與調(diào)整是云數(shù)據(jù)中心資源高效利用和服務(wù)質(zhì)量保證的有效方式。本文聚焦于云數(shù)據(jù)中心資源動態(tài)調(diào)整,實現(xiàn)用戶需求與環(huán)境自適應(yīng)的資源實時優(yōu)化利用。具體研究內(nèi)容如下:針對基于單純形(Simplex)、智能爬山等算法的資源動態(tài)調(diào)整方式存在迭代次數(shù)多、收斂速度慢、效率低下的問題,難以快速響應(yīng)應(yīng)用需求變化。關(guān)聯(lián)應(yīng)用執(zhí)行的先驗知識,構(gòu)建基于強化學(xué)習(xí)(reinforcement learning,RL)的資源優(yōu)化分配模板和自適應(yīng)的資源動態(tài)調(diào)整方法,實現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心資源與應(yīng)用需求的快速映射,提升資源需求動態(tài)變化下的云數(shù)據(jù)中心服務(wù)質(zhì)量。實驗表明,相比智能爬山算法,所提出的方法資源動態(tài)分配時延降低了22%。針對基于RL的資源動態(tài)調(diào)整方法的學(xué)習(xí)過程效率低的問題,提出基于先驗知識的動作選擇方法,加快學(xué)習(xí)過程從而提高學(xué)習(xí)過程效率。針對基于RL的資源動態(tài)調(diào)整方法搜索空間大的問題,使用Simplex算法得到最佳配置集,提出基于Simplex的狀態(tài)空間約減算法和Simplex-RL混合資源動態(tài)調(diào)整方法,減小搜索空間從而提高了算法效率。實驗表明,相比智能爬山算法,所提出的方法資源動態(tài)分配時延降低了30%,相比基于RL的資源動態(tài)調(diào)整算法,所提出的方法資源動態(tài)分配時延降低了6%�；谒芯康姆椒�,設(shè)計并實現(xiàn)了云數(shù)據(jù)中心資源動態(tài)調(diào)整系統(tǒng),該系統(tǒng)具有監(jiān)控應(yīng)用負載、關(guān)聯(lián)應(yīng)用執(zhí)行的先驗知識、學(xué)習(xí)資源優(yōu)化分配模板、資源動態(tài)調(diào)整等功能,滿足資源調(diào)整的實時性和服務(wù)質(zhì)量的要求。該系統(tǒng)運用于云數(shù)據(jù)中心的云計算平臺,驗證了所研究方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP308
【圖文】：

如圖 4.7 所示，顯示了虛擬機的主機名的、配置參數(shù)、所屬域、IP 地址和端口，用戶可在控制臺界面對虛擬機進行開機、關(guān)機、使用、申請修改配置等操作。圖4.7 云平臺用戶控制臺界面

使用虛擬機有多種方式，可從 Web 網(wǎng)頁端的控制臺界面點擊立議在 Web 端使用虛擬機，Windows 虛擬機也可從平臺開放的 R程桌面連接，Linux 虛擬機也可從平臺開放的 SSH 協(xié)議端口使用行連接。云平臺用戶訪問 Windows 虛擬機界面如圖 4.8 所示。

圖4.8 云平臺用戶訪問虛擬機界面云平臺管理員在管理界面對虛擬機進行管理。圖 4.9 為云平臺虛擬機管理界面。圖4.9 云平臺管理員虛擬機管理界面云平臺管理員在管理界面能看到每個用戶的每臺虛擬機的操作系統(tǒng)類型、網(wǎng)絡(luò)地址、內(nèi)存大小、CPU 數(shù)量、磁盤大小等信息，可在該界面對虛擬機進行回收操作。管理員還可對惡意用戶進行鎖定操作，鎖定后該用戶無法登陸使用云平臺。管理員在

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本文編號：2779368