本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下虛擬機(jī)資源調(diào)度算法的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虛擬化技術(shù)具有增強(qiáng)系統(tǒng)彈性和擴(kuò)展性、提高資源利用率以及能夠滿足靈活多樣的應(yīng)用需求等諸多優(yōu)勢(shì)而成為云計(jì)算系統(tǒng)的重要支撐技術(shù)。而虛擬機(jī)資源調(diào)度技術(shù)又是該領(lǐng)域的核心技術(shù)之一。如何設(shè)計(jì)既能夠保證各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡,又有助于改善用戶體驗(yàn)的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法一直是當(dāng)前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。現(xiàn)有云環(huán)境下的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法大都串行部署用戶提交的作業(yè)請(qǐng)求,因而存在用戶體驗(yàn)差,同時(shí)會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)負(fù)載不均衡的問(wèn)題。為此,本文依托國(guó)家海洋公益性項(xiàng)目“海洋環(huán)境信息云計(jì)算與云服務(wù)體系框架應(yīng)用研究—資源虛擬化”,對(duì)云環(huán)境下虛擬機(jī)資源調(diào)度技術(shù)進(jìn)行了深入研究,主要做了如下工作：(1)針對(duì)現(xiàn)有資源調(diào)度算法存在的批量作業(yè)部署總體完成時(shí)間過(guò)長(zhǎng)和云平臺(tái)系統(tǒng)負(fù)載不均衡的問(wèn)題,提出了一種基于PC-BC的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法。該算法運(yùn)用平衡能力(BC)和潛在能力(PC)兩個(gè)新度量指標(biāo)來(lái)動(dòng)態(tài)度量虛擬機(jī)的剩余能力,在此基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)了批量作業(yè)匹配調(diào)度算法,通過(guò)構(gòu)造資源需求矩陣和作業(yè)資源權(quán)重矩陣來(lái)求解虛擬機(jī)上作業(yè)部署,并利用十字相消法來(lái)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)部署批量作業(yè),能夠大大減少作業(yè)部署的等待時(shí)間和虛擬機(jī)的遷移次數(shù)；(2)綜合考慮虛擬機(jī)的穩(wěn)定性和時(shí)間成本效益因素,提出了一種基于QoS約束的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法。該算法從虛擬機(jī)的信譽(yù)度和時(shí)間成本兩個(gè)方面綜合考慮虛擬機(jī)資源調(diào)度,并運(yùn)用時(shí)間隸屬度函數(shù)、費(fèi)用隸屬度函數(shù)和信譽(yù)度評(píng)價(jià)模型來(lái)進(jìn)行作業(yè)調(diào)度。首先利用時(shí)間費(fèi)用隸屬度函數(shù)和權(quán)重向量的乘積獲得性能效益值；然后利用性能信譽(yù)兩個(gè)值和權(quán)重向量的乘積獲得綜合效益值向量進(jìn)行作業(yè)部署。(3)本文最后通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)對(duì)基于PC-BC的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法和基于QoS約束的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法進(jìn)行性能驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,PC-BC算法實(shí)驗(yàn)在總體作業(yè)完成時(shí)間和云平臺(tái)系統(tǒng)的負(fù)載均衡度上均優(yōu)于原有算法,取得了良好的效果,達(dá)到了設(shè)計(jì)要求；QOS約束算法在作業(yè)完成數(shù)量和綜合效益均值上也優(yōu)于原有算法,取得了很好的效果。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 作業(yè)調(diào)度 PC-BC QoS 負(fù)載均衡
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP302
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要工作14-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 相關(guān)技術(shù)17-33
• 2.1 云計(jì)算技術(shù)17-21
• 2.1.1 云計(jì)算的概念與特點(diǎn)17-19
• 2.1.2 云計(jì)算體系架構(gòu)19-20
• 2.1.3 云計(jì)算分類20-21
• 2.2 虛擬化技術(shù)21-29
• 2.2.1 虛擬化的概念21-22
• 2.2.2 虛擬化研究?jī)?nèi)容22-26
• 2.2.3 虛擬機(jī)監(jiān)視器簡(jiǎn)介26-28
• 2.2.4 虛擬化開(kāi)源管理工具概述28-29
• 2.3 虛擬機(jī)資源調(diào)度技術(shù)29-32
• 2.3.1 資源調(diào)度模型30
• 2.3.2 資源調(diào)度算法30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第3章 基于PC-BC的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法33-47
• 3.1 問(wèn)題提出33-34
• 3.2 算法基本思想34
• 3.3 算法設(shè)計(jì)34-43
• 3.3.1 虛擬機(jī)新度量35-39
• 3.3.2 作業(yè)對(duì)資源的衡量39-41
• 3.3.3 作業(yè)匹配算法41-43
• 3.4 算法實(shí)現(xiàn)43-46
• 3.4.1 算法流程43
• 3.4.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法描述43-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第4章 基于QoS約束的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法47-59
• 4.1 問(wèn)題提出47
• 4.2 算法基本思想47-48
• 4.3 算法設(shè)計(jì)48-53
• 4.3.1 信譽(yù)度48-51
• 4.3.2 時(shí)間隸屬度函數(shù)51
• 4.3.3 費(fèi)用效益函數(shù)51-52
• 4.3.4 綜合效益函數(shù)52-53
• 4.4 算法實(shí)現(xiàn)53-56
• 4.4.1 算法流程53-54
• 4.4.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法描述54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-59
• 第5章 實(shí)驗(yàn)與分析59-77
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境59-61
• 5.1.1 Cloudsim平臺(tái)環(huán)境配置59-60
• 5.1.2 Cloudsim平臺(tái)擴(kuò)展60-61
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)方案61
• 5.2 基于PC-BC的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法驗(yàn)證61-70
• 5.2.1 虛擬機(jī)最小負(fù)載和最大負(fù)載62-63
• 5.2.2 服務(wù)器上虛擬機(jī)數(shù)量的確定63-64
• 5.2.3 十字相消法可行性驗(yàn)證64-65
• 5.2.4 算法驗(yàn)證與分析65-70
• 5.3 基于QoS約束的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法驗(yàn)證70-75
• 5.3.1 性能QoS各個(gè)變量的確定70-71
• 5.3.2 算法驗(yàn)證與分析71-75
• 5.4 本章小結(jié)75-77
• 第6章 總結(jié)與展望77-79
• 6.1 內(nèi)容總結(jié)77
• 6.2 未來(lái)展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 致謝83-85
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文和參加的項(xiàng)目85

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本文編號(hào)：325625