本文關(guān)鍵詞：云數(shù)據(jù)中心中基于虛擬機(jī)遷移的負(fù)載均衡算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),隨著云計(jì)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(gè)領(lǐng)域。其中,虛擬化技術(shù)因其能實(shí)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(jì)和操作中不可或缺的部分。然而,虛擬化技術(shù)的優(yōu)勢(shì)不僅如此,數(shù)據(jù)中心還可以通過(guò)虛擬機(jī)遷移的方式將任務(wù)從過(guò)載服務(wù)器傳送到輕載服務(wù)器以平衡負(fù)載。目前,相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)提出了很多基于虛擬機(jī)遷移的負(fù)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(fù)載均衡,而忽略了虛擬機(jī)之間的通信依賴關(guān)系,從而在不知不覺(jué)中增加了網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。為了解決上述問(wèn)題,本文提出了一個(gè)最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機(jī)遷移策略,該策略考慮了虛擬機(jī)之間的通信關(guān)系和底層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過(guò)優(yōu)化通信開(kāi)銷和遷移開(kāi)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(jī)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(duì)資源的需求程度也存在差異,所以導(dǎo)致每臺(tái)服務(wù)器過(guò)載的資源也可能是不同的。對(duì)于過(guò)載的物理機(jī),應(yīng)該根據(jù)其對(duì)不同資源的需求程度選擇合適的虛擬機(jī)遷出,例如,若是CPU資源過(guò)載,則應(yīng)該選擇占用CPU資源較多的虛擬機(jī)進(jìn)行遷出。而若是忽略這種問(wèn)題,則會(huì)導(dǎo)致頻繁過(guò)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(jī)遷移策略,提出了通信和資源密集度感知的負(fù)載均衡算法。該算法不僅降低了通信開(kāi)銷和遷移開(kāi)銷,還可以快速地緩解主機(jī)過(guò)載并降低過(guò)載發(fā)生的頻率從而減少遷移次數(shù)。最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示通信和資源密集度感知的負(fù)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(jī)遷移 負(fù)載均衡 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 虛擬機(jī)通信
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(jī)遷移操作的動(dòng)機(jī)8-9
• 1.2.2 面向負(fù)載均衡的虛擬機(jī)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(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法13-16
• 2.1.1 預(yù)拷貝動(dòng)態(tài)遷移方法14
• 2.1.2 后拷貝動(dòng)態(tài)遷移方法14-16
• 2.2 面向負(fù)載均衡的虛擬機(jī)遷移策略16-17
• 2.3 基于虛擬機(jī)遷移的負(fù)載均衡算法17-24
• 2.3.1 Sandpiper負(fù)載均衡算法17-20
• 2.3.2 VectorDot負(fù)載均衡算法20-23
• 2.3.3 RIAL負(fù)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(jī)遷移策略25-36
• 3.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)25-28
• 3.1.1 樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)25-26
• 3.1.2 VL2網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)26-27
• 3.1.3 PortLand網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)27-28
• 3.2 最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機(jī)遷移策略28-35
• 3.2.1 問(wèn)題描述29-31
• 3.2.2 遷移觸發(fā)策略31
• 3.2.3 遷移虛擬機(jī)選擇策略31-32
• 3.2.4 遷移目標(biāo)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(fù)載均衡算法36-47
• 4.1 三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)36-38
• 4.1.1 降低遷移次數(shù)36-38
• 4.1.2 降低通信開(kāi)銷38
• 4.1.3 降低遷移開(kāi)銷38
• 4.2 問(wèn)題描述38-39
• 4.3 遷移觸發(fā)策略39
• 4.4 遷移虛擬機(jī)選擇策略39-43
• 4.5 遷移目標(biāo)選擇策略43-46
• 4.6 本章小結(jié)46-47
• 5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析47-57
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及平臺(tái)介紹47-48
• 5.2 實(shí)驗(yàn)配置48-49
• 5.3 最小化網(wǎng)絡(luò)通信量的虛擬機(jī)遷移策略性能測(cè)試49-51
• 5.3.1 確定權(quán)重系數(shù)α49-50
• 5.3.2 通信開(kāi)銷優(yōu)化對(duì)比50
• 5.3.3 遷移開(kāi)銷優(yōu)化對(duì)比50-51
• 5.4 通信和資源密集度感知的負(fù)載均衡算法性能測(cè)試51-55
• 5.4.1 遷移次數(shù)優(yōu)化對(duì)比51-52
• 5.4.2 通信開(kāi)銷優(yōu)化對(duì)比52-53
• 5.4.3 遷移開(kāi)銷優(yōu)化對(duì)比53-54
• 5.4.4 負(fù)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(xiàn)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(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王梓名;吳邦華;李玉明;;一種基于云計(jì)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(bào);2014年07期

3 張愛(ài)科;符保龍;;基于最大收益平衡點(diǎn)動(dòng)態(tài)變化的云資源調(diào)度算法[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年05期

4 郝亮;崔剛;曲明成;柯文德;;云計(jì)算能耗資源調(diào)度優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[J];智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用;2014年05期

5 張艷輝;;云平臺(tái)運(yùn)維管理探析[J];信息技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化;2014年11期

6 王艷平;高仲合;;基于蟻群的云計(jì)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(jī)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(jī)放置問(wèn)題[J];電信科學(xué);2015年02期

9 阮志強(qiáng);羅海波;;基于負(fù)載預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)虛擬機(jī)整合算法[J];長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版);2015年04期

10 郭力爭(zhēng);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(bào);2015年S1期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 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(guó)博士生學(xué)術(shù)年會(huì)——信息技術(shù)與安全專題論文集[C];2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 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(lè)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(jī)制研究[D];北京郵電大學(xué);2013年

4 敬思遠(yuǎn);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(jì)算環(huán)境中多核多進(jìn)程負(fù)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(jì)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(guó)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(tái)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(jì)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(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王剛;云平臺(tái)下HDFS HA的研究與實(shí)現(xiàn)[D];西北大學(xué);2013年

2 侯偉;云計(jì)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(jì)算環(huán)境下基于QoS約束的多優(yōu)先級(jí)作業(yè)調(diào)度算法的研究[D];遼寧大學(xué);2013年

4 武靜;云計(jì)算平臺(tái)調(diào)度管理技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年

5 敖文鳳;云計(jì)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(fù)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(píng)估的云平臺(tái)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(jì)算環(huán)境任務(wù)遷移問(wèn)題研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

9 王梅;云計(jì)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(jì)算系統(tǒng)中能量有效的數(shù)據(jù)擺放算法和節(jié)點(diǎn)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(jī)遷移的負(fù)載均衡算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：333749