本文關(guān)鍵詞：虛擬化數(shù)據(jù)中心的集群監(jiān)控管理系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 虛擬化技術(shù) 數(shù)據(jù)中心 實時監(jiān)控 預(yù)測遷移模型 動態(tài)資源分配

【摘要】：虛擬化技術(shù)有效解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的資源浪費、管理困難等問題,通過建立虛擬機共享物理設(shè)備資源,利用有限的物理資源運行多個獨立操作系統(tǒng)實現(xiàn)不同功能及任務(wù)的分配。虛擬機在多臺物理主機之間的遷移技術(shù)已經(jīng)有廣泛深入的研究,可以達到負載均衡、熱點解除等目標(biāo)。但是在實際應(yīng)用中,很多企業(yè)的虛擬化數(shù)據(jù)中心采用靜態(tài)管理方式,在創(chuàng)建虛擬機時分配固定的資源,運行過程中無法根據(jù)負載需求進行動態(tài)調(diào)控,會造成資源不足的現(xiàn)象；并且隨著集群規(guī)模的增大,人工管理的效率大大降低。因此,建立集群的實時監(jiān)控系統(tǒng),自動監(jiān)測各節(jié)點和虛擬機的運行狀態(tài),根據(jù)實際需求進行合理的資源分配管理,可以保證數(shù)據(jù)中心運行時的服務(wù)質(zhì)量,節(jié)約人力資源。本文主要研究了虛擬化集群的監(jiān)控管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù),在總結(jié)前人研究工作的基礎(chǔ)上,本文所做的主要工作如下：1.結(jié)合節(jié)點內(nèi)部的虛擬機資源動態(tài)分配技術(shù)和節(jié)點間的虛擬機遷移技術(shù),設(shè)計了集群監(jiān)控管理系統(tǒng)的框架模型,將系統(tǒng)功能分為狀態(tài)監(jiān)控和資源管理模塊,集群結(jié)構(gòu)分為中心節(jié)點和工作節(jié)點,分別負責(zé)節(jié)點內(nèi)部監(jiān)控和集群整體監(jiān)控,并且當(dāng)需求增加導(dǎo)致出現(xiàn)熱點問題時進行自主管理。2.工作節(jié)點實時監(jiān)控節(jié)點內(nèi)部每個虛擬機的運行狀態(tài),隨著虛擬機的應(yīng)用負載增加,其創(chuàng)建時初始化分配的資源不足以滿足需求,達到資源使用率閾值時進行報警。文中建立了根據(jù)歷史記錄預(yù)測虛擬機負載的模型,根據(jù)模型算法確定如何對資源進行動態(tài)分配。保證了虛擬機有足夠的資源運行應(yīng)用并且控制資源的分配策略,防止由于資源不足而造成服務(wù)質(zhì)量下降。3.中心節(jié)點負責(zé)對集群整體進行監(jiān)控,物理節(jié)點上的虛擬機負載增加會造成該節(jié)點上的剩余資源不斷減少,影響物理機器的運行,無法保證節(jié)點上的虛擬機良好的服務(wù)質(zhì)量。中心節(jié)點發(fā)現(xiàn)熱點節(jié)點將進行報警和遷移策略的制定。建立了基于遷移開銷預(yù)測的模型進行虛擬機選擇,根據(jù)虛擬機的內(nèi)存和頁面修改速度選擇待遷移的虛擬機；設(shè)計了負載狀態(tài)感知的目標(biāo)節(jié)點選擇算法,根據(jù)節(jié)點的負載和資源狀態(tài)確定要遷入虛擬機的目的主機。通過Cloudsim軟件設(shè)計了合理的仿真對比實驗證明了算法的良好效果。
【關(guān)鍵詞】：虛擬化技術(shù) 數(shù)據(jù)中心 實時監(jiān)控 預(yù)測遷移模型 動態(tài)資源分配
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP302;TP315
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 背景及意義12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究目標(biāo)與研究內(nèi)容15-16
• 1.3.1 研究目標(biāo)15
• 1.3.2 研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 相關(guān)技術(shù)及研究17-24
• 2.1 常用虛擬機的介紹17-19
• 2.1.1 Xen17-18
• 2.1.2 KVM18-19
• 2.2 Xen虛擬機的VCPU調(diào)度算法19-20
• 2.2.1 BVT算法19
• 2.2.2 SEDF算法19-20
• 2.2.3 Credit算法20
• 2.3 虛擬機的遷移20-23
• 2.3.1 動態(tài)遷移介紹21
• 2.3.2 動態(tài)遷移流程21-22
• 2.3.3 內(nèi)存遷移22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 集群監(jiān)控與管理系統(tǒng)的設(shè)計24-35
• 3.1 需求分析24-25
• 3.2 系統(tǒng)概述25-27
• 3.3 狀態(tài)監(jiān)控模塊27-29
• 3.3.1 工作節(jié)點虛擬機監(jiān)控27-29
• 3.3.2 中心節(jié)點集群監(jiān)控29
• 3.4 資源管理模塊29-34
• 3.4.1 單節(jié)點內(nèi)虛擬機資源動態(tài)分配30-31
• 3.4.2 節(jié)點間虛擬機遷移31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 系統(tǒng)的實現(xiàn)與評估35-46
• 4.1 線性趨勢模型預(yù)測虛擬機負載35-37
• 4.2 基于遷移開銷預(yù)測的虛擬機選擇37-41
• 4.2.1 算法設(shè)計37-38
• 4.2.2 實驗方案38-39
• 4.2.3 實驗結(jié)果分析39-41
• 4.3 感知負載狀態(tài)的目標(biāo)節(jié)點選擇41-43
• 4.3.1 算法設(shè)計41-42
• 4.3.2 虛擬機遷移42-43
• 4.4 系統(tǒng)的實現(xiàn)流程43-44
• 4.5 可靠性分析44-45
• 4.6 本章小結(jié)45-46
• 第5章 總結(jié)與展望46-48
• 5.1 總結(jié)46-47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻48-52
• 致謝52-53
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄53-54
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況隸54

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8 張逢U，

本文編號：520684