本文關鍵詞：負載感知的虛擬機初始化放置和遷移時機判決機制的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)中心是云計算中數(shù)據(jù)運算、交換、存儲的中心。近年來以虛擬機為粒度的虛擬機放置管理成為云數(shù)據(jù)中心能耗管理、實現(xiàn)動態(tài)可伸縮提供的重要支撐技術。在虛擬機初始化放置階段,虛擬機的放置主要是基于當前數(shù)據(jù)中心負載的大小,采取相應的貪心或啟發(fā)式的初始化放置策略。缺乏對數(shù)據(jù)中心負載類型的考慮,難以做到資源均衡利用。在虛擬機放置的動態(tài)管理階段,虛擬機遷移觸發(fā)機制主要是根據(jù)物理主機中資源利用率的變化情況,決定是否需要將虛擬機遷移到其它主機。遷移時機判決的準確能夠有效地平衡過熱點,關掉過冷點。當前虛擬機遷移時機的判決缺乏對整個數(shù)據(jù)中心負載變化行為趨勢的反映,也因為靜態(tài)的閾值設定容易發(fā)生頻繁的遷移造成不必要的遷移代價和傳輸開銷。針對上述問題,論文開展以下三方面的研究工作：(1)本文在初始化放置階段針對不同的負載類型,提出了負載感知的虛擬機歸并放置算法WAM。與已有算法不同,該算法針對不同類型的負載進行分類,實現(xiàn)虛擬機初始化放置的歸并裝箱策略。比較了WAM與BFD、RR等算法在初始化放置下的數(shù)據(jù)中心耗能、物理機的使用數(shù)量以及資源均衡度。實驗表明,WAM算法有效的節(jié)約電源消耗,均衡負載,減少了物理機的使用數(shù)量。(2)針對虛擬機的遷移時機,提出了基于閾值滑動窗口機制的虛擬機遷移判決算法(iWnd),與已有算法不同,iWnd能夠根據(jù)整個數(shù)據(jù)中心任務量的多少動態(tài)調(diào)整高低閾值間窗口的大小,減少了任務量滿負荷時期需要遷移虛擬機的數(shù)量,從而避免了不必要的遷移開銷和傳輸代價,實現(xiàn)有效地節(jié)能。實驗表明,提出的iWnd算法在減少虛擬機遷移數(shù)量,降低遷移失敗率上有良好的效果,而且并未產(chǎn)生大量額外的能耗。(3)為了解決初始化放置和動態(tài)管理兩階段工作的有效關聯(lián)問題,本文結合WAM和iWnd算法,提出了負載類型感知的虛擬機遷移判決機制(WAM_iWnd),分析了在初始化放置階段依據(jù)虛擬機類型進行放置后對遷移時機的影響。實驗結果表明,采用WAM_iWnd算法與不采用WAM iWnd算法相比,在保證數(shù)據(jù)中心負載均衡的同時并未產(chǎn)生額外的能耗,：且在減少能源消耗上有良好的效果,同時并未產(chǎn)生大量額外的遷移代價。
【關鍵詞】：虛擬機放置 遷移時機 滑動窗口 遷移失敗率 負載類型感知
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-20
• 1.1 論文的研究背景及意義12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 虛擬機初始化放置策略研究14-15
• 1.2.2 虛擬機動態(tài)管理方法研究15-16
• 1.3 當前研究中存在的問題16-17
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容17
• 1.5 論文的組織結構17-20
• 2 相關理論和基礎20-36
• 2.1 計算的概述20-25
• 2.1.1 云計算簡介20-21
• 2.1.2 云計算的分類21-22
• 2.1.3 云計算的體系結構22-23
• 2.1.4 云計算的發(fā)展現(xiàn)狀23-25
• 2.2 數(shù)據(jù)中心的概述25-29
• 2.2.1 數(shù)據(jù)中心的簡介25-26
• 2.2.2 數(shù)據(jù)中心的發(fā)展過程26-27
• 2.2.3 數(shù)據(jù)中心的分類和等級27-28
• 2.2.4 云數(shù)據(jù)中心：下一代數(shù)據(jù)中心28-29
• 2.3 虛擬化的概述29-32
• 2.3.1 虛擬化的簡介29-30
• 2.3.2 虛擬化的分類30-32
• 2.3.3 虛擬化的發(fā)展歷程32
• 2.4 Cloudsim云仿真平臺32-35
• 2.4.1 Cloudsim概述33
• 2.4.2 Cloudsim體系結構33-35
• 2.5 本章小結35-36
• 3 負載類型感知的初始化放置策略36-54
• 3.1 影響虛擬機初始化放置的因素36-39
• 3.2 虛擬機初始化放置的裝箱問題39
• 3.3 基于BFD的初始化放置算法設計39-41
• 3.3.1 算法思想39
• 3.3.2 問題建模39-40
• 3.3.3 算法設計40-41
• 3.4 基于RR的初始化放置算法設計41-44
• 3.4.1 算法思想41-42
• 3.4.2 問題建模42-43
• 3.4.3 算法設計43-44
• 3.5 負載感知的歸并放置算法(WAM)設計44-47
• 3.5.1 算法思想44-45
• 3.5.2 問題建模45
• 3.5.3 算法設計45-47
• 3.6 實驗47-51
• 3.6.1 實驗平臺47-48
• 3.6.2 實驗結果與分析48-51
• 3.7 本章小結51-54
• 4 基于閾值滑動窗口機制的虛擬機遷移判決算法54-66
• 4.1 研究現(xiàn)狀54-57
• 4.1.1 基于靜態(tài)閾值的虛擬機遷移時機55
• 4.1.2 基于動態(tài)閾值的虛擬機遷移時機55-56
• 4.1.3 基于預測模型的虛擬機遷移時機56-57
• 4.2 數(shù)據(jù)中心任務量預測57
• 4.3 閾值滑動窗口機制57-61
• 4.3.1 決定虛擬機遷移時機的因素57-59
• 4.3.2 問題描述59
• 4.3.3 算法描述59-61
• 4.4 實驗61-65
• 4.4.1 實驗平臺61
• 4.4.2 實驗結果與分析61-65
• 4.5 本章小結65-66
• 5 負載類型感知的虛擬機遷移判決66-74
• 5.1 研究現(xiàn)狀67
• 5.2 負載類型感知的虛擬機遷移判決機制67-68
• 5.3 實驗68-72
• 5.3.1 實驗平臺68-69
• 5.3.2 實驗結果與分析69-72
• 5.4 本章小結72-74
• 6 總結與展望74-76
• 6.1 本文總結74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻76-82
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果82-86
• 學位論文數(shù)據(jù)集86

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4 劉治波;;Java虛擬機簡析[J];濟南職業(yè)學院學報;2008年01期

5 郝帥;;Java虛擬機中相關技術的探討[J];成功(教育);2008年08期

6 李霞;;系統(tǒng)虛擬機關鍵技術研究[J];微型電腦應用;2010年03期

7 鄭曉瓏;孔挺;;虛擬機的安全風險與管理[J];硅谷;2010年16期

8 李學昌;平淡;;為速度而戰(zhàn),虛擬機內(nèi)外兼修[J];電腦愛好者;2010年18期

9 王惠萍;張海龍;馮帆;王建華;;Java虛擬機使用及優(yōu)化[J];計算機與網(wǎng)絡;2010年21期

10 鄭婷婷;武延軍;賀也平;;云計算環(huán)境下的虛擬機快速克隆技術[J];計算機工程與應用;2011年13期

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1 孟廣平;;虛擬機漂移網(wǎng)絡連接方法探討[A];中國計量協(xié)會冶金分會2011年會論文集[C];2011年

2 段翼真;王曉程;;可信安全虛擬機平臺的研究[A];第26次全國計算機安全學術交流會論文集[C];2011年

3 李明宇;張倩;呂品;;網(wǎng)絡流量感知的虛擬機高可用動態(tài)部署研究[A];2014第二屆中國指揮控制大會論文集（上）[C];2014年

4 林紅;;Java虛擬機面向數(shù)字媒體的應用研究[A];計算機技術與應用進展——全國第17屆計算機科學與技術應用（CACIS）學術會議論文集（上冊）[C];2006年

5 楊旭;彭一明;刑承杰;李若淼;;基于VMware vSphere 5虛擬機的備份系統(tǒng)實現(xiàn)[A];中國高等教育學會教育信息化分會第十二次學術年會論文集[C];2014年

6 沈敏虎;查德平;劉百祥;趙澤宇;;虛擬機網(wǎng)絡部署與管理研究[A];中國高等教育學會教育信息化分會第十次學術年會論文集[C];2010年

7 李英壯;廖培騰;孫夢;李先毅;;基于云計算的數(shù)據(jù)中心虛擬機管理平臺的設計[A];中國高等教育學會教育信息化分會第十次學術年會論文集[C];2010年

8 朱欣焰;蘇科華;毛繼國;龔健雅;;GIS符號虛擬機及實現(xiàn)方法研究[A];《測繪通報》測繪科學前沿技術論壇摘要集[C];2008年

9 于洋;陳曉東;俞承芳;李旦;;基于FPGA平臺的虛擬機建模與仿真[A];2007'儀表，自動化及先進集成技術大會論文集（一）[C];2007年

10 丁濤;郝沁汾;張冰;;內(nèi)核虛擬機調(diào)度策略的研究與分析[A];'2010系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2010年

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1 ;虛擬機的生與死[N];網(wǎng)絡世界;2008年

2 本報記者 卜娜;高性能Java虛擬機將在中國云市場釋能[N];中國計算機報;2012年

3 本報記者 邱燕娜;如何告別虛擬機管理煩惱[N];中國計算機報;2012年

4 ;首批通過云計算產(chǎn)品虛擬機管理測評名單[N];中國電子報;2014年

5 申琳;虛擬機泛濫 系統(tǒng)安全怎么辦[N];中國計算機報;2008年

6 Tom Henderson邋沈建苗 編譯;虛擬機管理的五大問題[N];計算機世界;2008年

7 盆盆;真實的虛擬機[N];中國電腦教育報;2004年

8 本版編輯　綜合 編譯整理 田夢;管理好虛擬機的全生命周期[N];計算機世界;2008年

9 李婷;中國研制出全球最快反病毒虛擬機[N];人民郵電;2009年

10 張弛;虛擬機遷移走向真正自由[N];網(wǎng)絡世界;2010年

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1 宋翔;多核虛擬環(huán)境的性能及可伸縮性研究[D];復旦大學;2014年

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3 周真;云平臺下運行環(huán)境感知的虛擬機異常檢測策略及算法研究[D];重慶大學;2015年

4 郭芬;面向虛擬機的云平臺資源部署與調(diào)度研究[D];華南理工大學;2015年

5 周傲;高可靠云服務供應關鍵技術研究[D];北京郵電大學;2015年

6 代煒琦;云計算執(zhí)行環(huán)境可信構建關鍵技術研究[D];華中科技大學;2015年

7 陳彬;分布環(huán)境下虛擬機按需部署關鍵技術研究[D];國防科學技術大學;2010年

8 劉海坤;虛擬機在線遷移性能優(yōu)化關鍵技術研究[D];華中科技大學;2012年

9 劉謙;面向云計算的虛擬機系統(tǒng)安全研究[D];上海交通大學;2012年

10 趙佳;虛擬機動態(tài)遷移的關鍵問題研究[D];吉林大學;2013年

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1 潘飛;負載相關的虛擬機放置策略研究[D];杭州電子科技大學;2011年

2 王建一;混合型桌面云高可用性研究與實現(xiàn)[D];華南理工大學;2015年

3 周衡;云計算環(huán)境下虛擬機優(yōu)化調(diào)度策略研究[D];河北大學;2015年

4 羅仲皓;基于OpenStack的私有云計算平臺的設計與實現(xiàn)[D];華南理工大學;2015年

5 李子堂;面向負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移優(yōu)化研究[D];遼寧大學;2015年

6 張煜;基于OpenStack的“實驗云”平臺的研究與開發(fā)[D];西南交通大學;2015年

7 曾文琦;面向應用服務的云規(guī)模虛似機性能監(jiān)控與負載分析技術研究[D];復旦大學;2013年

8 施繼成;面向多核處理器的虛擬機性能優(yōu)化[D];復旦大學;2014年

9 游井輝;基于虛擬機動態(tài)遷移的資源調(diào)度策略研究[D];華南理工大學;2015年

10 方良英;云平臺的資源優(yōu)化管理研究與實現(xiàn)[D];南京師范大學;2015年

  本文關鍵詞：負載感知的虛擬機初始化放置和遷移時機判決機制的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：327115