本文關(guān)鍵詞：面向負(fù)載均衡的虛擬機(jī)動態(tài)遷移優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為當(dāng)今一種流行的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用模式,云計算可以通過網(wǎng)絡(luò)向用戶提供靈活、按需的存儲和計算資源,逐漸成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。其中虛擬化技術(shù)是推動云計算發(fā)展的重要支撐技術(shù),通過虛擬化可以實現(xiàn)資源的共享、仿真以及隔離,提高資源的利用率。而虛擬機(jī)動態(tài)遷移是維護(hù)虛擬化平臺可靠穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。作為開源的虛擬機(jī)系統(tǒng)軟件,許多學(xué)者在Xen上開展了各種相關(guān)研究,本文在分析和研究Xen遷移機(jī)制的基礎(chǔ)上,提出虛擬機(jī)實時遷移的優(yōu)化策略,主要內(nèi)容如下:首先本文針對云計算環(huán)境下系統(tǒng)資源的負(fù)載均衡問題,提出了兩點(diǎn)解決方案:一是為了解決遷移目的節(jié)點(diǎn)負(fù)載度量考慮不全面的問題,本文采用將原有的四個負(fù)載度量擴(kuò)展到了六個,即CPU、內(nèi)存、寬帶、負(fù)載變化、拓?fù)渚嚯x以及硬盤容量;二是提出了基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載度量的客觀權(quán)重和主觀權(quán)重相融合的組合權(quán)重確定策略,有效解決了因單獨(dú)考慮其中一個因素而導(dǎo)致的遷移節(jié)點(diǎn)負(fù)載度量權(quán)重考慮不全面問題。其次,在高臟頁率的情況下,采用傳統(tǒng)的內(nèi)存預(yù)拷貝算法將會導(dǎo)致大量臟頁重復(fù)傳送和遷移時間過長等問題,因此,本文在傳統(tǒng)預(yù)拷貝機(jī)制的基礎(chǔ)上,引入了灰色預(yù)測模型對其進(jìn)行優(yōu)化,同時采用并發(fā)機(jī)制解決其在迭代過程中產(chǎn)生的時效性問題。根據(jù)內(nèi)存頁的歷史訪問操作記錄,采用灰色預(yù)測模型預(yù)測下一輪內(nèi)存頁變臟的概率,對虛擬機(jī)動態(tài)遷移的內(nèi)存頁的臟頁率做出預(yù)測,只傳送臟頁率預(yù)測較低的內(nèi)存頁,降低高臟頁率的內(nèi)存頁的頻繁重傳,進(jìn)而減少傳輸數(shù)據(jù)量,減少總遷移時間,實現(xiàn)內(nèi)存遷移性能的改進(jìn)。最后,在不同的環(huán)境下組織實驗,對本文基于組合權(quán)重的目的節(jié)點(diǎn)定位策略、基于灰色模型預(yù)測內(nèi)存優(yōu)化算法分別進(jìn)行測試,然后收集分析實驗數(shù)據(jù),驗證虛擬機(jī)遷移的性能指標(biāo),如遷移時間,停機(jī)時間以及負(fù)載均衡等,結(jié)果表明,本文算法在確保負(fù)載均衡的同時也能減少遷移時間,提高遷移效率。
【關(guān)鍵詞】：云計算 Xen 動態(tài)遷移 灰色模型 負(fù)載
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(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
• ABSTRACT5-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14
• 1.3 論文主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 虛擬化以及虛擬機(jī)動態(tài)遷移綜述17-31
• 2.1 云計算17-20
• 2.1.1 云計算介紹17
• 2.1.2 服務(wù)模式17-18
• 2.1.3 核心技術(shù)18-20
• 2.2 虛擬化技術(shù)20-26
• 2.2.1 虛擬化介紹20-21
• 2.2.2 虛擬化技術(shù)分類21-24
• 2.2.3 虛擬化實現(xiàn)實例24-26
• 2.3 XEN虛擬機(jī)26-29
• 2.3.1 基本組件26-27
• 2.3.2 內(nèi)存虛擬化27-28
• 2.3.3 CPU虛擬化28
• 2.3.4 I/O虛擬化28-29
• 2.4 XEN動態(tài)遷移29-30
• 2.4.1 磁盤遷移29
• 2.4.2 內(nèi)存遷移29-30
• 2.4.3 網(wǎng)絡(luò)遷移30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 基于組合權(quán)重的負(fù)載均衡策略31-43
• 3.1 研究課題的問題提出31-32
• 3.2 基于組合權(quán)重的負(fù)載均衡策略思想32-33
• 3.3 基于組合權(quán)重的負(fù)載均衡策略設(shè)計33-40
• 3.3.1 基本數(shù)據(jù)及相關(guān)概念定義33-35
• 3.3.2 負(fù)載均衡狀態(tài)域35-36
• 3.3.3 算法流程36-37
• 3.3.4 實現(xiàn)過程37-40
• 3.4 目的節(jié)點(diǎn)定位框架40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于灰色預(yù)測模型的內(nèi)存遷移優(yōu)化研究43-59
• 4.1 研究課題的問題提出43-44
• 4.2 基于灰色模型預(yù)測優(yōu)化的設(shè)計思路44-50
• 4.2.1 Xen動態(tài)遷移過程44-45
• 4.2.2 Xen內(nèi)存遷移機(jī)制45-48
• 4.2.3 基于灰色預(yù)測模型的內(nèi)存優(yōu)化算法思路48-50
• 4.3 基于灰色預(yù)測模型的內(nèi)存遷移優(yōu)化設(shè)計50-56
• 4.3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)50
• 4.3.2 算法流程50-54
• 4.3.3 實現(xiàn)過程54-56
• 4.4 內(nèi)存優(yōu)化后的遷移框架56-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第5章 實驗及結(jié)果分析59-72
• 5.1 基于組合權(quán)重的負(fù)載均衡策略的測試59-65
• 5.1.1 Eucalyptus云計算平臺59-60
• 5.1.2 實驗環(huán)境60-62
• 5.1.3 基于組合權(quán)重的負(fù)載均衡策略測試與分析62-65
• 5.2 基于灰色模型預(yù)測優(yōu)化內(nèi)存遷移測試65-71
• 5.2.1 實驗環(huán)境65-67
• 5.2.2 基于灰色預(yù)測模型的內(nèi)存遷移優(yōu)化算法測試與分析67-71
• 5.3 本章小結(jié)71-72
• 第6章 總結(jié)和展望72-74
• 6.1 論文總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況79-80

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張帆;李磊;楊成胡;陳麗珍;;基于Eucalyptus構(gòu)建私有云計算平臺[J];電信科學(xué);2011年11期

2 房秉毅;張云勇;陳清金;賈興華;;云計算網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)[J];信息通信技術(shù);2011年01期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 付超;基于Excalibur系統(tǒng)的Xen動態(tài)遷移優(yōu)化與研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：面向負(fù)載均衡的虛擬機(jī)動態(tài)遷移優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：384604