云計算為大數(shù)擬據(jù)時代的發(fā)展增添了新的動力,它使用虛擬化技術(shù)將云數(shù)據(jù)中心的計算資源、網(wǎng)絡(luò)資源以及存儲資源抽象為共享資源池,并通過互聯(lián)網(wǎng)與全球用戶分享。為了滿足用戶對不同資源的需求,云數(shù)據(jù)中心運行著大量的物理主機,但這會產(chǎn)生巨大的能量消耗。目前,云數(shù)據(jù)中心節(jié)能的主要方式是虛擬機整合,它可以提高云數(shù)據(jù)中心的資源利用率和能源效率。但是,過于積極的虛擬機整合方法可能導(dǎo)致物理主機過載和大規(guī)模的虛擬機遷移,這些現(xiàn)象導(dǎo)致云計算的服務(wù)質(zhì)量（QoS）下降。因此,如何在少量的虛擬機遷移下通過虛擬機整合來提高云數(shù)據(jù)中心的能源效率、資源利用率和QoS成為了一項重大挑戰(zhàn)。為了解決這個問題,本文分析了虛擬機整合過程中的過載物理主機檢測階段、虛擬機選擇階段和虛擬機放置階段,并分別提出了相對應(yīng)的算法:（1）針對云數(shù)據(jù)中心過載物理主機檢測的問題,提出了一種基于差分整合移動平均自回歸模型（ARIMA）模型的過載主機檢測算法（AROD）。它充分考慮了云計算工作負載之間的強相關(guān)性,并使用ARIMA模型來估計物理主機未來過載的可能性,從而在過載之前遷移物理主機上的多余虛擬機,以避免過載現(xiàn)象發(fā)生。（2）針對現(xiàn)有虛擬機選擇算法中虛擬... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 過載物理主機檢測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 虛擬機選擇研究現(xiàn)狀
        1.2.3 虛擬機放置研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排
2 云計算相關(guān)理論
    2.1 云計算概念
        2.1.1 云計算的定義
        2.1.2 云計算的服務(wù)與模型
        2.1.3 云計算的技術(shù)特點
    2.2 云數(shù)據(jù)中心簡介
        2.2.1 云數(shù)據(jù)中心的發(fā)展
        2.2.2 云數(shù)據(jù)中心的虛擬化技術(shù)
        2.2.3 云數(shù)據(jù)中心的實時遷移技術(shù)
    2.3 本章小結(jié)
3 云數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度模型
    3.1 系統(tǒng)模型
        3.1.1 虛擬機選擇模型
        3.1.2 虛擬機放置模型
    3.2 QoS模型
        3.2.1 虛擬機遷移成本
        3.2.2 SLA模型
    3.3 能耗模型
        3.3.1 面向活動物理主機的能耗模型
        3.3.2 面向虛擬機遷移的能耗模型
    3.4 本章小結(jié)
4 一種提高能效和QoS的動態(tài)虛擬機整合算法
    4.1 基于ARIMA模型的過載物理主機檢測算法
        4.1.1 ARIMA模型
        4.1.2 ARIMA模型定階
        4.1.3 基于ARIMA模型的過載物理主機檢測算法
    4.2 提高相對遷移收益的虛擬機選擇算法
        4.2.1 相對遷移收益模型
        4.2.2 提高相對遷移收益的虛擬機選擇算法
    4.3 基于計算資源約束的虛擬機放置算法
        4.3.1 基于計算資源約束的物理主機分類算法
        4.3.2 基于改進BFD的虛擬機放置算法
        4.3.3 計算資源約束的虛擬機放置算法
    4.4 一種提高能耗和QoS的動態(tài)虛擬機整合算法
    4.5 本章小結(jié)
5 仿真實驗結(jié)果與分析
    5.1 云模擬軟件CloudSim
    5.2 實驗環(huán)境配置
    5.3 評價指標(biāo)
    5.4 仿真結(jié)果與分析
        5.4.1 CRRC算法的參數(shù)測量
        5.4.2 AROD、ERMB及CRRC算法性能評價
        5.4.3 EQVC算法性能評價
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
附件


【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]基于負載高峰特征的虛擬機放置算法[J]. 徐思堯,林偉偉,王子駿.  軟件學(xué)報. 2016(07)



本文編號：3168365