本文關(guān)鍵詞：基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方法研究

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【摘要】：在云環(huán)境下,由于系統(tǒng)條件的改變或應(yīng)用負(fù)載的動(dòng)態(tài)變化,給云服務(wù)質(zhì)量的保障工作帶來了新的挑戰(zhàn)。隨著各虛擬機(jī)對(duì)資源需求的持續(xù)變化,將會(huì)出現(xiàn)一部分服務(wù)器的資源大量空閑,另一部分服務(wù)器的資源嚴(yán)重不足的情況,導(dǎo)致系統(tǒng)的資源分配不均衡,資源利用率下降,嚴(yán)重影響服務(wù)質(zhì)量。所以面對(duì)復(fù)雜的服務(wù)和應(yīng)用,如何在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,提高系統(tǒng)的資源利用率,是服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域目前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。本文在傳統(tǒng)虛擬機(jī)部署方法的研究基礎(chǔ)上,提出了基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方法,根據(jù)云環(huán)境中各服務(wù)器的CPU利用率情況,對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)地部署,并生成合理的動(dòng)態(tài)部署方案,在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,達(dá)到高資源利用率、低服務(wù)成本的目標(biāo)。本文的研究工作主要有：第一,研究了基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署過程,分析了傳統(tǒng)虛擬機(jī)部署研究中的不足,明確了在動(dòng)態(tài)部署過程中的主要研究內(nèi)容和關(guān)鍵問題；第二,提出了面向虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署的CPU利用率預(yù)測算法,首先用ARIMA模型預(yù)測服務(wù)器CPU利用率時(shí)間序列的線性主體,然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其非線性殘差進(jìn)行估計(jì),最終疊加為整個(gè)時(shí)間序列的預(yù)測結(jié)果：第三,研究了基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方案的生成方法。針對(duì)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署問題的目標(biāo),建立優(yōu)化模型,然后分別從虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署的時(shí)機(jī)、待部署虛擬機(jī)的選擇和目的服務(wù)器的選擇三個(gè)方面對(duì)虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)部署問題進(jìn)行了具體的描述分析。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的面向虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署的CPU利用率預(yù)測算法具有較高的準(zhǔn)確性,基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方案的生成方法具有一定的可行性和有效性,使系統(tǒng)在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量目標(biāo)的同時(shí)提高了資源的利用率。因此,本文研究的基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方法對(duì)后續(xù)的研究具有重要的參考意義。
【關(guān)鍵詞】：虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署 服務(wù)器CPU利用率預(yù)測 ARIMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 動(dòng)態(tài)部署方案生成 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：東北大學(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5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 研究基礎(chǔ)16-24
• 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與時(shí)間序列預(yù)測理論概述16-19
• 2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論16-18
• 2.1.2 時(shí)間序列預(yù)測理論18-19
• 2.2 蟻群算法19-21
• 2.3 裝箱問題21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署機(jī)制24-32
• 3.1 云環(huán)境下虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署問題的提出24-26
• 3.2 基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署過程26-28
• 3.3 關(guān)鍵問題28-31
• 3.3.1 服務(wù)器CPU利用率的預(yù)測29
• 3.3.2 待部署服務(wù)器和虛擬機(jī)的選擇29-30
• 3.3.3 目的服務(wù)器的選擇30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 面向虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署的CPU利用率預(yù)測算法32-50
• 4.1 面向虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署的CPU利用率預(yù)測過程研究思路32-33
• 4.2 CPU利用率歷史數(shù)據(jù)的預(yù)處理33-35
• 4.2.1 CPU利用率歷史數(shù)據(jù)的收集33
• 4.2.2 CPU利用率歷史數(shù)據(jù)的預(yù)處理33-35
• 4.3 基于ARIMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CPU利用率預(yù)測模型35-42
• 4.3.1 基于ARIMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CPU利用率預(yù)測模型的提出35-36
• 4.3.2 基于ARIMA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CPU利用率預(yù)測模型的構(gòu)建36-42
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析42-48
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境42-43
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取43
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析43-48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 第5章 基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方案的生成方法50-66
• 5.1 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方案生成的研究思路50-51
• 5.2 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方案模型的建立51-53
• 5.3 基于CPU利用率預(yù)測的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)部署方法53-61
• 5.3.1 服務(wù)器CPU利用率的評(píng)估方法53-55
• 5.3.2 待部署虛擬機(jī)的選擇算法55-57
• 5.3.3 基于改進(jìn)蟻群算法的目的服務(wù)器選擇算法57-61
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析61-65
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹61-62
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析62-65
• 5.5 本章小結(jié)65-66
• 第6章 總結(jié)與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72

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