虛擬化數(shù)據(jù)中心的集群監(jiān)控管理系統(tǒng)研究
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更多相關(guān)文章: 虛擬化技術(shù) 數(shù)據(jù)中心 實(shí)時(shí)監(jiān)控 預(yù)測(cè)遷移模型 動(dòng)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(fèi)、管理困難等問(wèn)題,通過(guò)建立虛擬機(jī)共享物理設(shè)備資源,利用有限的物理資源運(yùn)行多個(gè)獨(dú)立操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不同功能及任務(wù)的分配。虛擬機(jī)在多臺(tái)物理主機(jī)之間的遷移技術(shù)已經(jīng)有廣泛深入的研究,可以達(dá)到負(fù)載均衡、熱點(diǎn)解除等目標(biāo)。但是在實(shí)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(jī)時(shí)分配固定的資源,運(yùn)行過(guò)程中無(wú)法根據(jù)負(fù)載需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)控,會(huì)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(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng),自動(dòng)監(jiān)測(cè)各節(jié)點(diǎn)和虛擬機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行合理的資源分配管理,可以保證數(shù)據(jù)中心運(yùn)行時(shí)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(jì)與實(shí)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(diǎn)內(nèi)部的虛擬機(jī)資源動(dòng)態(tài)分配技術(shù)和節(jié)點(diǎn)間的虛擬機(jī)遷移技術(shù),設(shè)計(jì)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(diǎn)和工作節(jié)點(diǎn),分別負(fù)責(zé)節(jié)點(diǎn)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(diǎn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行自主管理。2.工作節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)內(nèi)部每個(gè)虛擬機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),隨著虛擬機(jī)的應(yīng)用負(fù)載增加,其創(chuàng)建時(shí)初始化分配的資源不足以滿足需求,達(dá)到資源使用率閾值時(shí)進(jìn)行報(bào)警。文中建立了根據(jù)歷史記錄預(yù)測(cè)虛擬機(jī)負(fù)載的模型,根據(jù)模型算法確定如何對(duì)資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配。保證了虛擬機(jī)有足夠的資源運(yùn)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(diǎn)負(fù)責(zé)對(duì)集群整體進(jìn)行監(jiān)控,物理節(jié)點(diǎn)上的虛擬機(jī)負(fù)載增加會(huì)造成該節(jié)點(diǎn)上的剩余資源不斷減少,影響物理機(jī)器的運(yùn)行,無(wú)法保證節(jié)點(diǎn)上的虛擬機(jī)良好的服務(wù)質(zhì)量。中心節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)節(jié)點(diǎn)將進(jìn)行報(bào)警和遷移策略的制定。建立了基于遷移開(kāi)銷(xiāo)預(yù)測(cè)的模型進(jìn)行虛擬機(jī)選擇,根據(jù)虛擬機(jī)的內(nèi)存和頁(yè)面修改速度選擇待遷移的虛擬機(jī);設(shè)計(jì)了負(fù)載狀態(tài)感知的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)選擇算法,根據(jù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載和資源狀態(tài)確定要遷入虛擬機(jī)的目的主機(jī)。通過(guò)Cloudsim軟件設(shè)計(jì)了合理的仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)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(shí)時(shí)監(jiān)控 預(yù)測(cè)遷移模型 動(dòng)態(tài)資源分配
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】: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?jī)?nèi)容15-16
- 1.3.1 研究目標(biāo)15
- 1.3.2 研究?jī)?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(jī)的介紹17-19
- 2.1.1 Xen17-18
- 2.1.2 KVM18-19
- 2.2 Xen虛擬機(jī)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(jī)的遷移20-23
- 2.3.1 動(dòng)態(tài)遷移介紹21
- 2.3.2 動(dòng)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(jì)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(diǎn)虛擬機(jī)監(jiān)控27-29
- 3.3.2 中心節(jié)點(diǎn)集群監(jiān)控29
- 3.4 資源管理模塊29-34
- 3.4.1 單節(jié)點(diǎn)內(nèi)虛擬機(jī)資源動(dòng)態(tài)分配30-31
- 3.4.2 節(jié)點(diǎn)間虛擬機(jī)遷移31-34
- 3.5 本章小結(jié)34-35
- 第4章 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與評(píng)估35-46
- 4.1 線性趨勢(shì)模型預(yù)測(cè)虛擬機(jī)負(fù)載35-37
- 4.2 基于遷移開(kāi)銷(xiāo)預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)選擇37-41
- 4.2.1 算法設(shè)計(jì)37-38
- 4.2.2 實(shí)驗(yàn)方案38-39
- 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-41
- 4.3 感知負(fù)載狀態(tài)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)選擇41-43
- 4.3.1 算法設(shè)計(jì)41-42
- 4.3.2 虛擬機(jī)遷移42-43
- 4.4 系統(tǒng)的實(shí)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(xiàn)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(píng)閱及答辯情況隸54
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