本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)部署技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在云計(jì)算（Cloud Computing）環(huán)境下，為了滿足快速增長的客戶服務(wù)和部署需求，需要大規(guī)模的虛擬磁盤鏡像文件需要合理地部署，這要求數(shù)據(jù)中心需要快速且動(dòng)態(tài)地調(diào)整資源，用來降低運(yùn)營的成本，提高資源的利用率，縮短客戶服務(wù)的上線時(shí)間。在目前的云環(huán)境中，通常采取一種衡量物理服務(wù)器的某一單一的負(fù)載指標(biāo)的負(fù)載狀況，來決定欲部署虛擬機(jī)的目標(biāo)物理主機(jī)，而忽略了用于不同服務(wù)的虛擬機(jī)對(duì)物理主機(jī)所依賴的資源的差異，對(duì)目標(biāo)物理主機(jī)的資源負(fù)載缺乏有效地預(yù)測(cè)，從而導(dǎo)致物理服務(wù)器因?qū)Ω魈摂M機(jī)的資源分配不合理的原因而引起的虛擬機(jī)過度遷移現(xiàn)象。 本文主要的研究內(nèi)容是針對(duì)云計(jì)算環(huán)境這一特殊場(chǎng)景探討虛擬磁盤鏡像文件部署的相關(guān)技術(shù)。首先，分析云平臺(tái)的架構(gòu)，研究影響主機(jī)計(jì)算能力的負(fù)載指標(biāo)，提出一種帶權(quán)負(fù)載因子部署算法。其次，部署算法需要對(duì)物理服務(wù)器的各項(xiàng)負(fù)載指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，在眾多時(shí)間序列的預(yù)測(cè)場(chǎng)景中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)經(jīng)具有良好的實(shí)踐應(yīng)用。為此，論文探討B(tài)P算法在用于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)場(chǎng)景中的應(yīng)用，并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，然后使用改進(jìn)后的BP算法的來預(yù)測(cè)物理服務(wù)器的負(fù)載。再次，本文通過實(shí)驗(yàn)比較改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型的預(yù)測(cè)結(jié)果與其他預(yù)測(cè)的結(jié)果，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)的模型在對(duì)物理服務(wù)器的負(fù)載預(yù)測(cè)上要比其他的預(yù)測(cè)技術(shù)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。最后，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用帶權(quán)負(fù)載因子部署算法進(jìn)行虛擬機(jī)服務(wù)器部署，進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)中發(fā)生虛擬機(jī)遷移事件起始時(shí)間，實(shí)驗(yàn)證明，帶權(quán)負(fù)載因子部署算法在推遲虛擬機(jī)遷移的起始時(shí)間上具有顯著的優(yōu)異性，這些優(yōu)勢(shì)在提高云計(jì)算平臺(tái)的穩(wěn)定性和提高物理服務(wù)器的資源利用率上發(fā)揮重要作用。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 負(fù)載指標(biāo) 負(fù)載因子 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間序列
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景8-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 研究內(nèi)容和研究目標(biāo)13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 云平臺(tái)下虛擬機(jī)部署的相關(guān)技術(shù)16-24
• 2.1 虛擬化與虛擬機(jī)技術(shù)16-19
• 2.2 云計(jì)算中的虛擬機(jī)技術(shù)19-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)部署問題24-36
• 3.1 虛擬機(jī)部署的基本流程24-27
• 3.2 目的主機(jī)選擇策略27-29
• 3.3 基于時(shí)間序列的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載預(yù)測(cè)29-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 實(shí)驗(yàn)與分析36-51
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境36
• 4.2 負(fù)載預(yù)測(cè)準(zhǔn)備36-42
• 4.3 負(fù)載預(yù)測(cè)結(jié)果及分析42-48
• 4.4 虛擬機(jī)目標(biāo)物理機(jī)選擇結(jié)果與分析48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-51
• 第5章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 工作總結(jié)51
• 5.2 下一步的工作51-53
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果53-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 附錄58-71
• 附錄 1：數(shù)據(jù)表格58-63
• 附件 2：數(shù)據(jù)表格63-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 倪志偉;;BP網(wǎng)絡(luò)中激活函數(shù)的深入研究[J];安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1997年03期

2 薛正華;董小社;李炳毅;廖詩華;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集群負(fù)載預(yù)測(cè)器[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年S2期

3 楊偉;朱巧明;李培峰;錢培德;;基于時(shí)間序列的服務(wù)器負(fù)載預(yù)測(cè)[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年19期

4 劉真;;虛擬機(jī)技術(shù)的復(fù)興[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2008年02期

5 高大啟;有教師的線性基本函數(shù)前向三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);1998年01期

6 王俊;鄭笛;吳泉源;官延安;;服務(wù)計(jì)算環(huán)境下一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)載預(yù)測(cè)方法研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2007年09期

7 宮力;沒有TCP/IP的互聯(lián)網(wǎng)[J];互聯(lián)網(wǎng)周刊;2003年01期

8 郭濤;溫少君;陳俊杰;;基于個(gè)性化的云平臺(tái)虛擬機(jī)部署機(jī)制的研究[J];太原理工大學(xué)學(xué)報(bào);2012年02期

  本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)部署技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：383617