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基于多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬機(jī)放置問題研究

發(fā)布時(shí)間:2020-11-16 08:15
   在云計(jì)算環(huán)境中,合理的虛擬機(jī)分配策略是提高云計(jì)算系統(tǒng)性能并且降低能耗的關(guān)鍵技術(shù)之一。云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展,使用戶可以不限時(shí)間、地點(diǎn)方便的獲取與使用計(jì)算機(jī)資源,然而,大規(guī)模的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心在提供強(qiáng)大計(jì)算能力的同時(shí)也帶來了巨大的損耗與污染問題。針對上述問題,本文分別對虛擬機(jī)的初始化放置階段與動(dòng)態(tài)管理階段進(jìn)行了相應(yīng)的研究。在虛擬機(jī)的初始化放置階段,由于虛擬機(jī)的初始化放置具有長期性,對數(shù)據(jù)中心的資源的有效利用與能源損耗具有較大的影響。本文采用了基于能耗與資源損耗的為優(yōu)化目標(biāo)的虛擬機(jī)初始化放置策略。通過分析研究大量資料,本文采用具有全局搜索、并行計(jì)算、較好的魯棒性與穩(wěn)定性、易擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)的遺傳算法來實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)問題的優(yōu)化。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,與傳統(tǒng)的啟發(fā)式方法相比,本文采用的多目標(biāo)優(yōu)化虛擬機(jī)放置遺傳算法能夠有效的實(shí)現(xiàn)提升服務(wù)器資源利用率,節(jié)省能源的損耗。虛擬機(jī)放置的動(dòng)態(tài)管理階段,主要是指由于云數(shù)據(jù)中心負(fù)載的動(dòng)態(tài)變化,虛擬機(jī)需要重新放置的一個(gè)過程。在本階段中,本文主要考慮了在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)放置的穩(wěn)定性問題,以多虛擬機(jī)分布穩(wěn)定性與在發(fā)生數(shù)據(jù)遷移時(shí)虛擬機(jī)遷移次數(shù)二者為優(yōu)化目標(biāo),采用經(jīng)典的算法NSGAⅡ來實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的優(yōu)化。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,相比于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法,該優(yōu)化方法能夠很好的實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心物理節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定性與虛擬機(jī)遷移次數(shù)問題的權(quán)衡與折中,提高系統(tǒng)資源利用率的同時(shí),減少虛擬機(jī)遷移的代價(jià)。
【學(xué)位單位】:長安大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:TP18;TP302
【部分圖文】:

資源提供,計(jì)算數(shù)據(jù),全球,服務(wù)器


研究背景及意義在2006年,谷歌就提出了“云計(jì)算”這個(gè)概念,云計(jì)算的迅速發(fā)展從根本上改變處理的獲取、傳輸和交流的途徑[1]。對“云”資源的使用和獲取類似于我們生、電、氣、油等公共資源那樣,不可或缺[2]。作為一種新型的商業(yè)模式,云計(jì)算網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ),其動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展性、高安全性、點(diǎn)為新業(yè)務(wù)的產(chǎn)生和發(fā)展提供了無限的潛力[6]。在人們的日常生活與企業(yè)的扮演著越來越不可或缺的角色。隨著云計(jì)算的快速發(fā)展,一些云數(shù)據(jù)中心已經(jīng)被大規(guī)模地建立在世界各地,將以按需供應(yīng)的方式進(jìn)行服務(wù),對于過剩的計(jì)算資源進(jìn)行出售。典型的比如說有阿里巴巴的“阿里云”,國外的企業(yè)有谷歌的云平臺、微軟的Azure、亞馬遜的之外,國內(nèi)外的高校也逐漸的開始重視云計(jì)算及其相關(guān)的研究工作。在最近全球性的云計(jì)算商業(yè)發(fā)展規(guī)模也漸漸的增長壯大,如圖 1.1 所示[3]。

體系結(jié)構(gòu)圖,體系結(jié)構(gòu),服務(wù)目錄,終端處理


圖 2.1 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)(1)用戶交互界面(User Interaction Interface):用戶通過交。(2)系統(tǒng)管理(System Management):它負(fù)責(zé)管理計(jì)算機(jī)資可用。(3)服務(wù)提供工具(Provisioning Tool):從終端處理來自用外還負(fù)責(zé)部署服務(wù)配置。(4)服務(wù)目錄(Services Catalog):該模塊將會(huì)給出所有可以,在此范圍內(nèi)用戶可以根據(jù)他們的需要選擇合適的服務(wù)。(5)監(jiān)控和測度(Monitoring and Metering):此模塊主要負(fù)責(zé)與檢測,并及時(shí)的將結(jié)果反饋于中央服務(wù)器并由其進(jìn)行統(tǒng)一的分(6)服務(wù)云(Servers):該部分由系統(tǒng)進(jìn)行管理與維護(hù),可以

運(yùn)行時(shí)間,種群規(guī)模,算法,種群


第四章 基于穩(wěn)定性的虛擬機(jī)放置策略運(yùn)行時(shí)間的開銷分析多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法中,影響算法的主要因素有兩方面,種群規(guī)。通過不斷的調(diào)整和改變種群個(gè)數(shù)的大小以及迭代的次數(shù),分別間,其結(jié)果如圖 4.8,4.9 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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3 李冰;云計(jì)算環(huán)境下動(dòng)態(tài)資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

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5 趙奧飛;云數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)放置問題研究[D];西安電子科技大學(xué);2016年

6 張靈敏;云計(jì)算環(huán)境中低成本虛擬機(jī)放置問題研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 趙彬;基于任務(wù)調(diào)度和動(dòng)態(tài)資源調(diào)整的云計(jì)算節(jié)能機(jī)制及能效分析[D];廣西大學(xué);2015年

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9 李慶洲;云計(jì)算環(huán)境中資源配置技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

10 曹玲玲;面向綠色云計(jì)算的資源配置及任務(wù)調(diào)度研究[D];南京郵電大學(xué);2014年



本文編號:2885838

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