本文關(guān)鍵詞：基于云計算環(huán)境的資源提供優(yōu)化策略研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計算是一種資源池化的新型商業(yè)計算模式,是分布式計算、并行計算、效用計算和網(wǎng)格計算的發(fā)展。云計算使云用戶只需要通過網(wǎng)絡(luò)接入云中便可以使用服務(wù),用戶可以按照實際需求迅速獲取或釋放資源。云服務(wù)提供商通過云數(shù)據(jù)中心以虛擬化的形式為用戶提供所需資源,現(xiàn)有的云數(shù)據(jù)中心服務(wù)器采購時間不同,使用年限不同以及品牌不同等特性,使得云數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器往往是異構(gòu)的。隨著云計算的不斷發(fā)展,云數(shù)據(jù)中心的規(guī)模也不斷增大,導(dǎo)致云數(shù)據(jù)中心的資源提供和高能耗問題成為影響云計算性能的關(guān)鍵因素。 本課題系統(tǒng)地研究了云計算資源提供技術(shù),從支付費用和節(jié)約能耗兩個方面優(yōu)化云計算環(huán)境的資源提供策略。首先,為解決云計算資源提供中單一資源定價不足及總支付費用過高問題,提出了一種基于CPU、內(nèi)存、存儲和帶寬的多維資源組合定價機制,在此定價機制上應(yīng)用博弈論的費用優(yōu)化資源提供策略CORPP,使系統(tǒng)效用最大化。博弈中不僅考慮云用戶之間的Nash均衡,還考慮了云用戶與云服務(wù)提供商之間的Stackelberg均衡。然后,為了解決云計算環(huán)境中數(shù)據(jù)中心能耗過高的問題,對云計算的能耗進行建模,考慮虛擬機遷移過程中的能量消耗,提出了能耗感知的虛擬機遷移算法EABFD。通過虛擬機的高效遷移,將負(fù)載低于閾值下限的云服務(wù)器關(guān)閉或切換至睡眠狀態(tài),從而降低能量消耗。 本課題詳細(xì)介紹了CloudSim仿真平臺,并通過擴展CloudSim實現(xiàn)了本課題提出的費用優(yōu)化資源提供策略CORPP和能耗感知的虛擬機遷移算法EABFD。實驗結(jié)果表明,對于不同類型的云任務(wù),多維資源組合定價更適用于描述實際云計算環(huán)境的資源定價。對于隨機生成的云任務(wù)和PlanetLab云任務(wù),該策略相對于現(xiàn)有的Round-Robin策略能有效地降低云用戶的總費用。EABFD算法相對于NEA算法、DVFS算法、ST算法和DT算法能有效地降低云計算環(huán)境中數(shù)據(jù)中心的能量消耗。
【關(guān)鍵詞】：云計算 資源提供 博弈論 數(shù)據(jù)中心 節(jié)能
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文主要工作及創(chuàng)新12-13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 云計算技術(shù)概述15-26
• 2.1 云計算的定義和分類15-16
• 2.2 云計算的體系結(jié)構(gòu)16-19
• 2.3 云計算的關(guān)鍵技術(shù)19-25
• 2.3.1 虛擬化技術(shù)19-22
• 2.3.2 資源管理技術(shù)22-23
• 2.3.3 能耗管理技術(shù)23
• 2.3.4 海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 3 基于市場經(jīng)濟博弈論的資源提供策略26-37
• 3.1 市場經(jīng)濟博弈論基礎(chǔ)26-27
• 3.2 基于經(jīng)濟學(xué)的資源提供研究27-29
• 3.3 云計算環(huán)境下資源提供框架29-32
• 3.3.1 云計算環(huán)境下資源提供問題描述29-30
• 3.3.2 多維資源組合定價30-31
• 3.3.3 CORPP模型設(shè)計31-32
• 3.4 CORPP中的博弈關(guān)系32-36
• 3.4.1 CU之間的博弈32-34
• 3.4.2 CU與CSP的博弈34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 4 云計算數(shù)據(jù)中心的節(jié)能優(yōu)化方案37-44
• 4.1 云計算數(shù)據(jù)中心的節(jié)能研究37-38
• 4.2 云計算數(shù)據(jù)中心的能耗模型38-39
• 4.2.1 基礎(chǔ)能耗38-39
• 4.2.2 遷移能耗39
• 4.3 云計算數(shù)據(jù)中心節(jié)能算法39-43
• 4.3.1 服務(wù)器負(fù)載檢測40
• 4.3.2 遷移虛擬機選擇算法40-42
• 4.3.3 虛擬機部署算法42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 5 實驗與結(jié)果分析44-57
• 5.1 CloudSim介紹44-49
• 5.1.1 CloudSim體系結(jié)構(gòu)44-46
• 5.1.2 CloudSim的實現(xiàn)46-47
• 5.1.3 CloudSim環(huán)境配置47
• 5.1.4 CloudSim仿真流程47-49
• 5.1.5 CloudSim重編譯49
• 5.2 實驗與結(jié)果分析49-56
• 5.2.1 實驗方法49-50
• 5.2.2 CORPP實驗及結(jié)果分析50-54
• 5.2.3 EABFD實驗及結(jié)果分析54-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻59-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況64-65
• 致謝65-66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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2 左利云;曹志波;;云計算中調(diào)度問題研究綜述[J];計算機應(yīng)用研究;2012年11期

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  本文關(guān)鍵詞：基于云計算環(huán)境的資源提供優(yōu)化策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：406680