云計(jì)算作為一種支持商用計(jì)算機(jī)集群處理大容量數(shù)據(jù)的新型計(jì)算服務(wù)模型,既指通過因特網(wǎng)提供服務(wù)的應(yīng)用程序,也指支撐這些服務(wù)的數(shù)據(jù)中心中的硬件和系統(tǒng)軟件。隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的大規(guī)模增長(zhǎng),云服務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)量和規(guī)模急劇增加。云服務(wù)的主要目標(biāo)是用最少的管理工作或服務(wù)提供商交互快速供應(yīng)和發(fā)布可配置計(jì)算資源(例如,網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用和服務(wù))的共享池。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)作為推動(dòng)這一不斷增長(zhǎng)趨勢(shì)中不可替代的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,需要其能夠快速響應(yīng)用戶的業(yè)務(wù)請(qǐng)求并實(shí)現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)資源管理。因此,本文對(duì)云數(shù)據(jù)中心在資源分配過程中的彈性調(diào)度問題展開了研究,根據(jù)不同的限制條件構(gòu)建新的優(yōu)化模型,并提出相應(yīng)的解決方案。之后通過仿真模擬實(shí)驗(yàn)和真實(shí)數(shù)據(jù)中心平臺(tái)實(shí)驗(yàn)與現(xiàn)有方法進(jìn)行對(duì)比,從而驗(yàn)證理論模型的可行性以及解決方案的正確性。具體的研究工作包括以下三方面:(1)基于軟管模型的云數(shù)據(jù)中心彈性資源調(diào)度問題研究,即以給定云數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及虛擬集群請(qǐng)求為前提,設(shè)計(jì)合理的資源調(diào)度方案實(shí)現(xiàn)軟管模型下的云數(shù)據(jù)中心彈性資源調(diào)度。針對(duì)該問題,本文的研究目標(biāo)是在無(wú)需借助任務(wù)負(fù)載重新調(diào)度的情況下,找到一個(gè)能夠支持未來增長(zhǎng)最大化的配置。首先,提出了一種基...

【文章頁(yè)數(shù)】：106 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 云計(jì)算
        1.1.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
        1.1.3 問題與挑戰(zhàn)
    1.2 本文主要貢獻(xiàn)
    1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于軟管模型的云數(shù)據(jù)中心彈性資源調(diào)度算法
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
    2.3 樹狀數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)下的彈性資源調(diào)度
        2.3.1 基于線性規(guī)劃的簡(jiǎn)單解法
        2.3.2 自下至上的簡(jiǎn)單解法
        2.3.3 分布式最優(yōu)解法
    2.4 Fat-tree數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)下的彈性資源調(diào)度
        2.4.1 Fat-tree數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)下的聚合
        2.4.2 Fat-tree數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)下的最大彈性調(diào)度
    2.5 性能評(píng)估
        2.5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下的性能評(píng)估
        2.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)下的性能評(píng)估
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于通信開銷的云數(shù)據(jù)中心彈性資源調(diào)度算法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 系統(tǒng)建模與問題描述
        3.3.1 數(shù)據(jù)中心模型
        3.3.2 虛擬集群的通信開銷模型
        3.3.3 通信開銷下的彈性擴(kuò)展
        3.3.4 問題描述
    3.4 單一用戶虛擬集群擴(kuò)展
    3.5 多用戶虛擬集群擴(kuò)展
    3.6 在線多用戶虛擬集群擴(kuò)展
        3.6.1 同步在線多用戶虛擬集群擴(kuò)展
        3.6.2 異步在線多用戶虛擬集群擴(kuò)展
    3.7 性能評(píng)估
        3.7.1 單一用戶虛擬集群擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)
        3.7.2 多用戶虛擬集群擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)
        3.7.3 在線多用戶虛擬集群擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)
    3.8 本章小結(jié)
第4章 面向多用戶的云數(shù)據(jù)中心彈性資源調(diào)度算法
    4.1 引言
        4.1.1 研究動(dòng)機(jī)
        4.1.2 本章的主要貢獻(xiàn)
    4.2 相關(guān)工作
    4.3 問題描述
    4.4 多用戶虛擬集群放置
        4.4.1 基于線性規(guī)劃的簡(jiǎn)單解法
        4.4.2 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的放置策略
        4.4.3 啟發(fā)式多用戶虛擬集群放置策略
    4.5 性能評(píng)估
        4.5.1 Azure公開數(shù)據(jù)集分析
        4.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)下的性能評(píng)估
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)下的性能評(píng)估
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果
致謝



本文編號(hào)：3819941