云數(shù)據(jù)中心中基于虛擬機遷移的負載均衡算法研究
本文關(guān)鍵詞:云數(shù)據(jù)中心中基于虛擬機遷移的負載均衡算法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:近年來,隨著云計算技術(shù)的快速發(fā)展,其相關(guān)技術(shù)被廣泛應(yīng)用到了各個領(lǐng)域。其中,虛擬化技術(shù)因其能實現(xiàn)不同應(yīng)用間的隔離,降低管理復(fù)雜性,已成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心設(shè)計和操作中不可或缺的部分。然而,虛擬化技術(shù)的優(yōu)勢不僅如此,數(shù)據(jù)中心還可以通過虛擬機遷移的方式將任務(wù)從過載服務(wù)器傳送到輕載服務(wù)器以平衡負載。目前,相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)提出了很多基于虛擬機遷移的負載均衡算法。但是現(xiàn)有的算法大多只考慮服務(wù)器端資源的負載均衡,而忽略了虛擬機之間的通信依賴關(guān)系,從而在不知不覺中增加了網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。為了解決上述問題,本文提出了一個最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機遷移策略,該策略考慮了虛擬機之間的通信關(guān)系和底層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過優(yōu)化通信開銷和遷移開銷,最大程度地減少了網(wǎng)絡(luò)數(shù)量傳輸量。在云數(shù)據(jù)中心中,虛擬機需要使用多種資源為各種應(yīng)用提供服務(wù)。而不同的應(yīng)用對資源的需求程度也存在差異,所以導(dǎo)致每臺服務(wù)器過載的資源也可能是不同的。對于過載的物理機,應(yīng)該根據(jù)其對不同資源的需求程度選擇合適的虛擬機遷出,例如,若是CPU資源過載,則應(yīng)該選擇占用CPU資源較多的虛擬機進行遷出。而若是忽略這種問題,則會導(dǎo)致頻繁過載,增加遷移次數(shù),從而增大網(wǎng)絡(luò)中的遷移數(shù)據(jù)量。因此,本文基于最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機遷移策略,提出了通信和資源密集度感知的負載均衡算法。該算法不僅降低了通信開銷和遷移開銷,還可以快速地緩解主機過載并降低過載發(fā)生的頻率從而減少遷移次數(shù)。最后的實驗結(jié)果顯示通信和資源密集度感知的負載均衡算法和其他算法相比,具備更好的性能。
【關(guān)鍵詞】:虛擬機遷移 負載均衡 網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu) 虛擬機通信
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP302
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 1 緒論8-13
- 1.1 研究背景8
- 1.2 研究現(xiàn)狀8-11
- 1.2.1 虛擬機遷移操作的動機8-9
- 1.2.2 面向負載均衡的虛擬機遷移策略的發(fā)展情況9-11
- 1.3 本文主要工作11-12
- 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
- 2 關(guān)鍵背景技術(shù)的研究與分析13-25
- 2.1 虛擬機動態(tài)遷移方法13-16
- 2.1.1 預(yù)拷貝動態(tài)遷移方法14
- 2.1.2 后拷貝動態(tài)遷移方法14-16
- 2.2 面向負載均衡的虛擬機遷移策略16-17
- 2.3 基于虛擬機遷移的負載均衡算法17-24
- 2.3.1 Sandpiper負載均衡算法17-20
- 2.3.2 VectorDot負載均衡算法20-23
- 2.3.3 RIAL負載均衡算法23-24
- 2.4 本章小結(jié)24-25
- 3 最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機遷移策略25-36
- 3.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)25-28
- 3.1.1 樹形網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)25-26
- 3.1.2 VL2網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)26-27
- 3.1.3 PortLand網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)27-28
- 3.2 最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機遷移策略28-35
- 3.2.1 問題描述29-31
- 3.2.2 遷移觸發(fā)策略31
- 3.2.3 遷移虛擬機選擇策略31-32
- 3.2.4 遷移目標選擇策略32-35
- 3.3 本章小結(jié)35-36
- 4 通信和資源密集度感知的負載均衡算法36-47
- 4.1 三個優(yōu)化目標36-38
- 4.1.1 降低遷移次數(shù)36-38
- 4.1.2 降低通信開銷38
- 4.1.3 降低遷移開銷38
- 4.2 問題描述38-39
- 4.3 遷移觸發(fā)策略39
- 4.4 遷移虛擬機選擇策略39-43
- 4.5 遷移目標選擇策略43-46
- 4.6 本章小結(jié)46-47
- 5 實驗設(shè)計及結(jié)果分析47-57
- 5.1 實驗環(huán)境及平臺介紹47-48
- 5.2 實驗配置48-49
- 5.3 最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機遷移策略性能測試49-51
- 5.3.1 確定權(quán)重系數(shù)α49-50
- 5.3.2 通信開銷優(yōu)化對比50
- 5.3.3 遷移開銷優(yōu)化對比50-51
- 5.4 通信和資源密集度感知的負載均衡算法性能測試51-55
- 5.4.1 遷移次數(shù)優(yōu)化對比51-52
- 5.4.2 通信開銷優(yōu)化對比52-53
- 5.4.3 遷移開銷優(yōu)化對比53-54
- 5.4.4 負載均衡效果54-55
- 5.5 本章小結(jié)55-57
- 結(jié)論57-58
- 參考文獻58-61
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況61-62
- 致謝62-63
【共引文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 王梓名;吳邦華;李玉明;;一種基于云計算環(huán)境下的降低能耗RECMSA算法[J];電子技術(shù)與軟件工程;2014年07期
2 閆芳芳;李東;胡衛(wèi)生;;虛擬數(shù)據(jù)中心的功率有效嵌入算法(英文)[J];光子學(xué)報;2014年07期
3 張愛科;符保龍;;基于最大收益平衡點動態(tài)變化的云資源調(diào)度算法[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年05期
4 郝亮;崔剛;曲明成;柯文德;;云計算能耗資源調(diào)度優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[J];智能計算機與應(yīng)用;2014年05期
5 張艷輝;;云平臺運維管理探析[J];信息技術(shù)與標準化;2014年11期
6 王艷平;高仲合;;基于蟻群的云計算資源調(diào)度研究[J];電子技術(shù);2014年12期
7 李鴻健;代宇;劉銳;蔣溢;;云數(shù)據(jù)中心高能效的虛擬機遷移整合算法研究[J];電信科學(xué);2015年01期
8 樊勇兵;陳天;陳楠;黃志蘭;呂翠娥;;云數(shù)據(jù)中心的虛擬機放置問題[J];電信科學(xué);2015年02期
9 阮志強;羅海波;;基于負載預(yù)測的動態(tài)虛擬機整合算法[J];長江大學(xué)學(xué)報(自科版);2015年04期
10 郭力爭;張翼飛;趙曙光;;數(shù)據(jù)中心環(huán)境下能耗性能感知的優(yōu)化方法[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報;2015年S1期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 姚艷;曹健;李明祿;;A Network-aware Virtual Machine Allocation in Cloud Datacenter[A];第十一屆全國博士生學(xué)術(shù)年會——信息技術(shù)與安全專題論文集[C];2013年
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 向峰;云制造系統(tǒng)中基于能耗的服務(wù)組合關(guān)鍵技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2013年
2 樂冠;面向服務(wù)系統(tǒng)的自適應(yīng)資源管理技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2013年
3 劉志飄;成本感知的云服務(wù)虛擬資源供應(yīng)機制研究[D];北京郵電大學(xué);2013年
4 敬思遠;面向綠色虛擬數(shù)據(jù)中心資源管理的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2013年
5 吳和生;云計算環(huán)境中多核多進程負載均衡技術(shù)的研究與應(yīng)用[D];南京大學(xué);2013年
6 樊沛;虛擬計算環(huán)境中面向通信特征的應(yīng)用部署優(yōu)化技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年
7 曹志波;基于日志的任務(wù)建模及調(diào)度優(yōu)化的研究[D];華南理工大學(xué);2014年
8 楊靖琦;云化業(yè)務(wù)平臺可伸縮性研究[D];北京郵電大學(xué);2014年
9 殷波;面向云環(huán)境的資源分配關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2013年
10 孫大為;云計算環(huán)境中高質(zhì)量資源管理及高可信安全策略研究[D];東北大學(xué);2012年
中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 王剛;云平臺下HDFS HA的研究與實現(xiàn)[D];西北大學(xué);2013年
2 侯偉;云計算中基于遺傳算法的能效管理研究[D];武漢理工大學(xué);2013年
3 張艷輝;云計算環(huán)境下基于QoS約束的多優(yōu)先級作業(yè)調(diào)度算法的研究[D];遼寧大學(xué);2013年
4 武靜;云計算平臺調(diào)度管理技術(shù)研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年
5 敖文鳳;云計算中基于Hungarian算法的資源獲取研究[D];電子科技大學(xué);2013年
6 張海洲;基于利用率和負載均衡的云資源調(diào)度算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年
7 吳鈞超;基于云用戶應(yīng)用評估的云平臺任務(wù)調(diào)度策略研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年
8 陳慧祥;網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬計算環(huán)境任務(wù)遷移問題研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年
9 王梅;云計算環(huán)境中的資源調(diào)度策略研究及仿真分析[D];浙江師范大學(xué);2013年
10 肖艷文;云計算系統(tǒng)中能量有效的數(shù)據(jù)擺放算法和節(jié)點調(diào)度策略的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年
本文關(guān)鍵詞:云數(shù)據(jù)中心中基于虛擬機遷移的負載均衡算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:333749
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/333749.html