云計(jì)算向用戶提供基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）的按需租用服務(wù)模式,用戶根據(jù)性能或配置需求以虛擬機(jī)的形式租用計(jì)算資源。用戶為了節(jié)省開(kāi)支,需要選擇一個(gè)資源提供商,并選擇一種特定配置的虛擬機(jī)以滿足其需求。在這樣的模式下,對(duì)特定配置虛擬機(jī)性能的準(zhǔn)確評(píng)估,對(duì)用戶的購(gòu)買決策具有重要意義�，F(xiàn)有的虛擬機(jī)性能評(píng)估方法主要從CPU核心數(shù)量、內(nèi)存容量、硬盤容量等物理因素入手,不能全面評(píng)估虛擬機(jī)的性能。本文把數(shù)據(jù)分析方法引入到虛擬機(jī)性能分析中,從大量的虛擬機(jī)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)虛擬機(jī)性能與配置之間的依賴關(guān)系以輔助決策。為了更好的幫助用戶做出最優(yōu)的決策,首先尋找并發(fā)現(xiàn)了影響虛擬機(jī)性能的特征,為虛擬機(jī)性能評(píng)估提供必要的指標(biāo)。其次通過(guò)數(shù)據(jù)分析的方法對(duì)虛擬機(jī)性能數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并找到能夠較為精確的描述和預(yù)測(cè)特定配置虛擬機(jī)性能的模型。最后在這一模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步得出在特定性能需求下的可行虛擬機(jī)配置,滿足不同的用戶需求并指導(dǎo)資源提供方優(yōu)化虛擬機(jī)部署和資源動(dòng)態(tài)分配。具體來(lái)說(shuō),本文的主要工作如下:（1）根據(jù)待評(píng)估的虛擬化平臺(tái),從硬件特征、軟件特征、配置特征、運(yùn)行時(shí)環(huán)境特征四個(gè)方面提取可能影響虛擬機(jī)性能的底層環(huán)境特征,并通過(guò)基準(zhǔn)測(cè)試程序測(cè)... 

【文章來(lái)源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 前言
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 虛擬機(jī)性能評(píng)估
        1.2.2 虛擬機(jī)性能建模
        1.2.3 虛擬機(jī)性能預(yù)測(cè)
        1.2.4 虛擬機(jī)配置搜索與資源分配
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 虛擬化與Xen相關(guān)技術(shù)
    2.1 虛擬化技術(shù)簡(jiǎn)介
    2.2 Xen及其背景介紹
    2.3 小結(jié)
第三章 基于隨機(jī)森林回歸方法的虛擬機(jī)性能預(yù)測(cè)
    3.1 虛擬機(jī)特征選擇和訓(xùn)練集獲取
    3.2 基于隨機(jī)森林回歸模型的虛擬機(jī)性能預(yù)測(cè)
        3.2.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集獲取
        3.2.2 構(gòu)建虛擬機(jī)特征與虛擬機(jī)性能關(guān)系的隨機(jī)森林回歸模型
        3.2.3 虛擬機(jī)性能預(yù)測(cè)
    3.3 本章小結(jié)
第四章 目標(biāo)性能驅(qū)動(dòng)的虛擬機(jī)配置搜索方法
    4.1 虛擬機(jī)配置搜索問(wèn)題建模
    4.2 虛擬機(jī)配置編碼與解碼
    4.3 初始虛擬機(jī)配置種群生成
    4.4 虛擬機(jī)性能適應(yīng)度函數(shù)
    4.5 遺傳操作
        4.5.1 虛擬機(jī)配置染色體選擇操作
        4.5.2 虛擬機(jī)染色體的交叉與變異
    4.6 基于遺傳算法的目標(biāo)性能驅(qū)動(dòng)的虛擬機(jī)配置搜索
    4.7 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集獲取
    5.3 虛擬機(jī)性能預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性測(cè)試
    5.4 虛擬機(jī)配置搜索的有效性及收斂性測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
附錄
    A1.攻讀碩士學(xué)位期間的成果
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法的Vivado HLS硬件加速[J]. 陳寶林,黃晞,張仕,郭升挺,吳家飛,蘇浩明.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(01)
[2]云計(jì)算環(huán)境下基于改進(jìn)遺傳算法的多維約束任務(wù)調(diào)度研究[J]. 李超,戴炳榮,曠志光,吳小麗,孫融清.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2017(09)
[3]求解作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的混合帝國(guó)主義競(jìng)爭(zhēng)算法[J]. 楊小東,康雁,柳青,孫金文.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(02)
[4]負(fù)載類型相關(guān)的Xen虛擬機(jī)系統(tǒng)性能模型[J]. 余勇,車建華,徐煥良,蔣誠(chéng)智.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2016(11)
[5]虛擬環(huán)境下虛擬機(jī)應(yīng)用性能建模[J]. 黎豐澤,楊達(dá),周鵬,武延軍.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2015(09)
[6]一種基于硬件計(jì)數(shù)器的虛擬機(jī)性能干擾估算方法[J]. 王卅,張文博,吳恒,宋云奎,魏峻,鐘華,黃濤.  軟件學(xué)報(bào). 2015(08)
[7]一種面向虛擬化數(shù)字中心資源按需重配置方法[J]. 米海波,王懷民,尹剛,史殿習(xí),周揚(yáng)帆,袁霖.  軟件學(xué)報(bào). 2011(09)

博士論文
[1]虛擬計(jì)算系統(tǒng)性能與可用性評(píng)測(cè)方法研究[D]. 車建華.浙江大學(xué) 2010

碩士論文
[1]虛擬機(jī)性能干擾預(yù)測(cè)模型及其調(diào)度策略研究[D]. 孟凡欣.山東大學(xué) 2014
[2]云環(huán)境中虛擬機(jī)性能互擾度量和預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用研究[D]. 王進(jìn).東北大學(xué) 2013
[3]虛擬化數(shù)據(jù)中心動(dòng)態(tài)性能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王睿.上海交通大學(xué) 2011



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