【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,云計(jì)算成為了最流行的前沿技術(shù)之一。云計(jì)算以其靈活、便捷和按需提供資源的特性,吸引了很多工業(yè)界和學(xué)術(shù)界人們的關(guān)注。數(shù)據(jù)中心做為云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施,也讓很多IT提供商開(kāi)始關(guān)注和建立他們自己的數(shù)據(jù)中心(例如:谷歌、微軟、亞馬遜、甲骨文等)。研究表明,合理的虛擬機(jī)放置方法能有效提高數(shù)據(jù)中心資源的利用率、減少數(shù)據(jù)中心整體任務(wù)的完成時(shí)間以及提高數(shù)據(jù)中心整體執(zhí)行任務(wù)的吞吐量。本文將虛擬機(jī)放置方法分為動(dòng)態(tài)放置和靜態(tài)放置。動(dòng)態(tài)放置,即虛擬機(jī)遷移,是虛擬機(jī)在執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中隨著數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的需要,虛擬機(jī)在不同物理機(jī)之間改變位置;靜態(tài)放置,即初始化放置,是虛擬機(jī)在執(zhí)行任務(wù)之前根據(jù)數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)的需要,將虛擬機(jī)安置到某個(gè)物理機(jī)或某個(gè)數(shù)據(jù)中心中,在執(zhí)行任務(wù)結(jié)束前不會(huì)改變其位置。本文在全面分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)放置方法和相關(guān)研究工作的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)優(yōu)化放置方法展開(kāi)了深入的研究,并取得了一些創(chuàng)新和成果。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.通過(guò)虛擬機(jī)遷移提高數(shù)據(jù)中心物理機(jī)資源利用率,同時(shí)達(dá)到最小化虛擬機(jī)的遷移代價(jià)。隨著數(shù)據(jù)中心不斷發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了很多問(wèn)題,其中如何提高數(shù)據(jù)中心資源利用率和如何減少數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)的遷移代價(jià)是兩個(gè)最主要的問(wèn)題。現(xiàn)有的研究成果中要么只考慮物理機(jī)資源利用率最大化,要么只考慮虛擬機(jī)遷移代價(jià)最小化,這種單一優(yōu)化目標(biāo)的方法對(duì)于物理機(jī)資源的高使用率和帶寬資源高使用率的數(shù)據(jù)中心來(lái)說(shuō)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。然而,很少有研究成果能同時(shí)對(duì)這兩個(gè)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。因此,本文針對(duì)這種物理機(jī)資源高使用率和帶寬資源高使用率的數(shù)據(jù)中心提出了一種優(yōu)化模型,該模型在多資源環(huán)境下(例如:內(nèi)存、帶寬、CPU和磁盤空間等)同時(shí)考慮物理機(jī)資源利用率最大化和虛擬機(jī)遷移代價(jià)最小化。由于該優(yōu)化模型是NP-hard問(wèn)題,因此提出了基于裝箱算法的近似算法MinCost,該算法能獲得近似的優(yōu)化解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的模型和算法可以有效提高數(shù)據(jù)中心物理機(jī)的資源利用率,同時(shí)達(dá)到最小化虛擬機(jī)遷移代價(jià)。2.通過(guò)優(yōu)化虛擬機(jī)靜態(tài)放置來(lái)減少數(shù)據(jù)中心整體任務(wù)完成時(shí)間。數(shù)據(jù)中心分為數(shù)據(jù)密集型和計(jì)算密集型兩種。在計(jì)算密集型的數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)中,訪問(wèn)響應(yīng)時(shí)間對(duì)整個(gè)任務(wù)的完成時(shí)間有著很重要的影響;而在數(shù)據(jù)密集型的數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)中,數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)間是影響整個(gè)任務(wù)完成時(shí)間的重要因素。研究表明,合理的虛擬機(jī)靜態(tài)放置方法能有效解決上述問(wèn)題。好的虛擬機(jī)靜態(tài)優(yōu)化放置方法可以在計(jì)算密集型的數(shù)據(jù)中心中得到較少的訪問(wèn)響應(yīng)時(shí)間,以及在數(shù)據(jù)密集型的數(shù)據(jù)中心中得到較少的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間。本文針對(duì)數(shù)據(jù)中心的兩種類型,分別提出兩種虛擬機(jī)靜態(tài)優(yōu)化放置模型,以便在數(shù)據(jù)中心中獲得較小的整體任務(wù)完成時(shí)間。從模型上分析,計(jì)算密集型的虛擬機(jī)靜態(tài)優(yōu)化放置模型是一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題,本文用分支界定算法來(lái)解該模型,算法的時(shí)間復(fù)雜度是O(2NM),同時(shí)本文也給出了貪心算法來(lái)解計(jì)算密集型的優(yōu)化模型,該算法將時(shí)間復(fù)雜度降低至O(NNM)。數(shù)據(jù)密集型的虛擬機(jī)靜態(tài)優(yōu)化放置模型是一個(gè)NP-Complete問(wèn)題,在本文中給出了相應(yīng)的證明。同時(shí),提出了啟發(fā)式算法來(lái)解數(shù)據(jù)密集型的優(yōu)化模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法能合理優(yōu)化虛擬機(jī)靜態(tài)放置的位置,有效地減少數(shù)據(jù)中心整體任務(wù)完成時(shí)間。3.基于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)放置與靜態(tài)放置相結(jié)合的方法來(lái)提高數(shù)據(jù)中心整體執(zhí)行任務(wù)的吞吐量。先前大部分工作要么只考慮虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)放置方面問(wèn)題,要么只考慮虛擬機(jī)靜態(tài)放置方面的問(wèn)題。很少有工作能研究虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)放置和虛擬機(jī)靜態(tài)放置相結(jié)合的方法來(lái)解決問(wèn)題。研究表明,只考慮動(dòng)態(tài)放置或是只考慮靜態(tài)放置已經(jīng)不能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心對(duì)大量虛擬機(jī)任務(wù)處理的需求。然而,一個(gè)好的虛擬機(jī)放置策略是盡可能多的靜態(tài)放置虛擬機(jī)到數(shù)據(jù)中心中去進(jìn)行處理;同時(shí),隨著數(shù)據(jù)中心中物理機(jī)資源使用情況的變化,虛擬機(jī)不斷的在不同物理機(jī)之間進(jìn)行遷移,通過(guò)這種靜態(tài)放置和動(dòng)態(tài)放置相結(jié)合的方法來(lái)提高數(shù)據(jù)中心整體執(zhí)行任務(wù)的吞吐量。本文提出的優(yōu)化模型通過(guò)時(shí)間片技術(shù)將虛擬機(jī)靜態(tài)放置和動(dòng)態(tài)放置相結(jié)合,同時(shí)在動(dòng)態(tài)放置的過(guò)程中使遷移代價(jià)達(dá)到最小。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,提出的方法能有效地提高數(shù)據(jù)中心整體執(zhí)行任務(wù)的吞吐量,并使遷移代價(jià)最小化。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP302;TP308
【圖文】：

數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)會(huì)隔一小時(shí)觸發(fā)一次算法ＭｉｎＣｏｓｔ。為了可以清楚直觀地表達(dá)實(shí)逡逑驗(yàn)結(jié)果，在實(shí)驗(yàn)中運(yùn)行一遍程序會(huì)隨機(jī)生成２４組隨機(jī)數(shù)，代表實(shí)際應(yīng)用中每一小時(shí)對(duì)逡逑算法ＭｉｎＣｏｓｔ的觸發(fā)。因此，在圖２．３和圖２．４中橫坐標(biāo)用２４個(gè)坐標(biāo)軸代表２４個(gè)小時(shí)逡逑以及表２．１－表２．２用２４行代表２４小時(shí)，實(shí)驗(yàn)運(yùn)行２０遍，給出平均值作為最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)逡逑果。在文獻(xiàn)［２６］中，Ｆｅｎｇ等人提出了一種Ｂａｒｇａｉｎ算法，得到了較好的物理機(jī)資源利用逡逑率，然而他們忽略了一個(gè)最重要的指標(biāo)，就是數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)的遷移代價(jià)。因此，本章逡逑的實(shí)驗(yàn)與文獻(xiàn)［２６］中提出的Ｂａｒｇａｉｎ算法進(jìn)行了比較。逡逑２．５．１單資源環(huán)境下實(shí)驗(yàn)結(jié)果逡逑首先，比較一下ＭｉｎＣｏｓｔ算法和Ｂａｒｇａｉｎ算法在單資源環(huán)境下（以ＣＰＵ資源為例）物逡逑理機(jī)的資源利用率和虛擬機(jī)的遷移代價(jià)。其中，ＭｉｎＣｏｓｔ算法通過(guò)獲得相對(duì)略低的資逡逑源利用率來(lái)?yè)Q取相對(duì)可觀的虛擬機(jī)遷移代價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖２．３所示，ＭｉｎＣｏｓｔ算法和逡逑Ｂａｒｇａｉｎ算法得到的利用率都達(dá)到了邋９０％以上，相應(yīng)地，ＭｉｎＣｏｓｔ算法的遷移代價(jià)都占逡逑物理機(jī)總資源的１１％以下

目前在云應(yīng)用平臺(tái)上（例如Ｈａｄｏｏｐ平臺(tái)），用并行計(jì)算的思想來(lái)減少任務(wù)完成時(shí)間是最逡逑根本的方法，該方法將大的數(shù)據(jù)任務(wù)分割成若干小的數(shù)據(jù)任務(wù)，每一個(gè)小任務(wù)由一個(gè)虛逡逑擬機(jī)（也叫計(jì)算節(jié)點(diǎn)）與其分配的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)來(lái)完成，如圖３．１所示。逡逑然而，隨著計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)不斷的增加，在基于并行計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用逡逑中，整體任務(wù)完成時(shí)間還是最大的瓶頸。因此，如何加快數(shù)據(jù)中心整體任務(wù)的完成時(shí)逡逑間，仍然是學(xué)者們最為關(guān)注和有待解決的問(wèn)題。本章針對(duì)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)密集型任務(wù)和逡逑計(jì)算密集型任務(wù)，分別提出了兩個(gè)虛擬機(jī)靜態(tài)放置的優(yōu)化模型，以便在數(shù)據(jù)中心中得到逡逑最小化的整體任務(wù)完成時(shí)間。從模型上分析，計(jì)算密集型的模型是線性規(guī)劃問(wèn)題，用分逡逑支界定算法來(lái)解該模型，算法的時(shí)間復(fù)雜度是同時(shí)本文還給出貪心算法來(lái)解逡逑計(jì)算密集型的模型，該算法將時(shí)間復(fù)雜度降低至Ｏ（ｉＶＭ）。數(shù)據(jù)密集型的優(yōu)化虛擬機(jī)靜逡逑態(tài)放置模型是一個(gè)ＮＰ－Ｃｏｍｐｌｅｔｅ問(wèn)題

存在的問(wèn)題逡逑衡只是并行計(jì)算的一種變形，該方法沒(méi)有根本上優(yōu)化數(shù)的優(yōu)化調(diào)度方法和檢測(cè)執(zhí)行慢的任務(wù)方法同樣沒(méi)有從根完成時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化，也沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行全局的優(yōu)化一就是計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的優(yōu)化放置，因?yàn)橐粋�(gè)任務(wù)完成時(shí)間變慢。文獻(xiàn)［７０，７１］提出了在計(jì)算密集型數(shù)方法來(lái)得到最小的數(shù)據(jù)訪問(wèn)響應(yīng)時(shí)間，但是文獻(xiàn)［７０．７１］，必須要在所有的虛擬機(jī)中，篩選一些距離近的虛擬機(jī)就會(huì)使得一個(gè)大的計(jì)算任務(wù)在分成若千小的計(jì)算節(jié)點(diǎn)后，算節(jié)點(diǎn)不能進(jìn)行優(yōu)化處理，進(jìn)而使得這個(gè)大的計(jì)算任務(wù)在文獻(xiàn)［７0，７１］中虛擬機(jī)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)是一對(duì)一的優(yōu)化，即節(jié)點(diǎn)通信，反之亦然，如圖３．２所示。這使得當(dāng)兩臺(tái)虛時(shí)間都是最小的時(shí)候，只有一臺(tái)虛擬機(jī)可以訪問(wèn)這個(gè)數(shù)這樣對(duì)數(shù)據(jù)中心整體任務(wù)完成的時(shí)間有著很大的影響。最小化任務(wù)訪問(wèn)響應(yīng)時(shí)間，因此他們的方法只能對(duì)計(jì)算一

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本文編號(hào)：2802144