虛擬化技術(shù)作為云計算的關(guān)鍵技術(shù),實現(xiàn)多個虛擬機運行在一臺主機上,滿足不同應(yīng)用程序的運行需求和環(huán)境需求,提高了主機的效率。但是主機的資源有限,當(dāng)虛擬機運行任務(wù)過多時,主機就會發(fā)生過載情況,產(chǎn)生異常。針對上述問題,考慮虛擬機遷移的通信成本等實際條件與背景,本文的研究內(nèi)容和主要工作如下:（1）研究了基于雙邊拍賣機制的網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬機遷移。本研究考慮了主機內(nèi)部虛擬機之間的通信,建立了數(shù)據(jù)中心的通信模型。該虛擬機遷移算法主要分為兩個環(huán)節(jié)。首先根據(jù)虛擬機的通信量和占用資源大小在過載主機上選擇待遷移的虛擬機;然后以最小化通信成本為目標(biāo),分配待遷移的虛擬機到未充分利用主機上。針對第一環(huán)節(jié),本文提出了虛擬機貪婪選擇算法（VMs-GSA）在過載主機上選擇待遷移虛擬機。在第二環(huán)節(jié),本文提出了一種新穎的基于雙邊拍賣機制的虛擬機遷移算法（VMM-DAM）,通過賣家（低載主機）提供折扣來激勵買家（虛擬機）以最小化通信成本為目標(biāo)來匹配賣家,從而得到待遷移虛擬機和低載主機之間的分配,并在理論上證明了拍賣機制的經(jīng)濟屬性。實驗表明,與隨機算法相比,VMs-GSA產(chǎn)生的通信成本減少了 35%,VMM-DAM能夠解決主機過載... 

【文章來源】：揚州大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文組織結(jié)構(gòu)??

機就相當(dāng)于一個物理機，他們都擁有著各自的硬件資源。數(shù)據(jù)中心利用虛擬化技術(shù)支持各??種不同類型的應(yīng)用程序運行在虛擬機中，并使多個相互獨立的虛擬機能夠同時運行在一臺??物理主機上，如圖２－１所示。??Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??Ｉ??ＩＩ?ＩＩ??Ｉ??！?應(yīng)用?！?！?應(yīng)用?！??Ｉ?■＿??１?Ｉ???Ｉ??ｉ?操作系統(tǒng)?ｉｉ?操作系統(tǒng)?ｉ??Ｉ?—丨…?＿?……－￣?１１?■．■丨—丨丨＿＿丨丨．＂丨―１１??；?虛擬機?！；?虛擬機?；！??｜?二：?１??Ｉ?廠彳物理主機’：?Ｉ??１．?．■！?．．．?．．?．．．■?．．．．．．．．．：￣?．．?．．?＋?．．．…１??圖２－１數(shù)據(jù)中心中虛擬化技術(shù)示例圖??虛擬化技術(shù)的實現(xiàn)方式是通過虛擬化層，也就是虛擬機監(jiān)控器，將底層資源抽象成一??種上層軟件模塊所需的資源形式和運行環(huán)境，來讓上層應(yīng)用程序直接運行在虛擬機上。虛??擬化技術(shù)可以根據(jù)不同的應(yīng)用需求和運行環(huán)境虛擬出不同的虛擬機來運行用戶的應(yīng)用程??序。虛擬化技術(shù)不受硬件平臺的限制，它既可以解決不同硬件平臺之間的差異性還可以解??決軟硬件兼容問題，脫離了對硬件的依賴［５５］。??虛擬化技術(shù)有以下優(yōu)勢１５６］：??（１）

一個個體是一個解決方案，個體由兩種形式的解決方案組成：基因型（染色體）和表??現(xiàn)型。對于特定個體，基因的整個組合稱為基因型。表現(xiàn)型是指基因型解碼以后的物理方??面，即基因型的外部表現(xiàn)形態(tài)�；�、染色體和種群的關(guān)系如圖２－２所示。??Ｉ?￣?￣?￣￣?￣ｉ??Ｉ?————————￣ｈ——１｜?Ｉ??＇?１?０?０?１?１?０?－ＪＵ?苺因??Ｉ?ＩＩ?ｉ?－?Ｉ?Ｉ?＇??Ｉ?ｒ??—??－Ｉ??Ｉ?〇?〇?ｉ?ｉ?ｉ?〇?染色體??Ｉ?１１?－????——?ｉ??ｉ?————————————?ｉ??０?１０?１０?０??Ｉ?Ｉ??］０?１?Ｉ?１?０?０?１?［??Ｉ?Ｉ??種群??圖２－２基因、染色體和種群的關(guān)系??遺傳算法處理一組可能的解決方案。每個解決方案都通過染色體表示。遺傳算法的步??驟如下：首先生成一組待選擇的解決方案，之后根據(jù)特定條件計算這些解決方案的適應(yīng)度，??再依據(jù)適應(yīng)度選擇一些解決方案，對篩選出的解再進行遺傳算子操作生成解決方案的下一??代，遺傳算法中的下一代的迭代總是有可能產(chǎn)生更好的解決方案。然后再評估下一代種群??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]云數(shù)據(jù)中心基于閾值的虛擬機遷移節(jié)能調(diào)度算法[J]. 吳小東,韓建軍.  華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(09)
[2]云計算技術(shù)發(fā)展分析及其應(yīng)用探討[J]. 李尚東,向燦.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2018(03)
[3]云數(shù)據(jù)中心高效的虛擬機整合方法[J]. 喻新榮,李志華,閆成雨,李雙俐.  計算機應(yīng)用. 2018(02)
[4]基于虛擬機遷移的云計算中心節(jié)能調(diào)度算法[J]. 施偉,劉鎮(zhèn).  計算機與數(shù)字工程. 2018(01)
[5]考慮非對稱風(fēng)險偏好的第一價格密封拍賣[J]. 王春寶,陳迅.  重慶大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(06)
[6]一種面向節(jié)能的虛擬機在線遷移解決方案[J]. 趙丹,沈蘇彬,吳振宇.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(02)
[7]云計算虛擬化技術(shù)的發(fā)展與趨勢[J]. 武志學(xué).  計算機應(yīng)用. 2017(04)
[8]基于能耗感知的虛擬機遷移管理軟件[J]. 張漢林,王澤鵬,陳寧江.  廣西科學(xué)院學(xué)報. 2017(01)
[9]云環(huán)境下基于冷點虛擬機遷移的熱點消除方法[J]. 郭軍,閆永明,馬安香,張斌.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2016(11)
[10]虛擬化技術(shù)綜述[J]. 修長虹,梁建坤,辛艷.  網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2016(05)



本文編號：2938247