發(fā)布時間：2017-08-04 06:03

  本文關(guān)鍵詞：基于改進PSO算法和雙層管理模式的云平臺虛擬機調(diào)度節(jié)能方法研究

  更多相關(guān)文章： 云平臺 虛擬機遷移 節(jié)能 改進PSO算法 雙層管理模式

【摘要】：伴隨云計算平臺迅猛地發(fā)展,其能源消耗問題日益凸顯。采用虛擬化技術(shù)的云平臺中,其節(jié)能方法的主要思想是將虛擬機集中整合到某些物理服務(wù)器上,同時關(guān)閉其余的物理服務(wù)器實現(xiàn)節(jié)能目的。在對采用虛擬化技術(shù)的云計算平臺進行節(jié)能研究時發(fā)現(xiàn),其管理模式是以單個節(jié)點管理整個平臺,負責所有虛擬機的遷移與調(diào)度,虛擬機遷移范圍基本上是整個平臺,這導(dǎo)致遷移規(guī)模大,效率低的問題,而且如果管理節(jié)點宕機,整個云平臺管理功能將會失效。因此根據(jù)以上所描述的問題,本文開展以下方面研究：第一,提出一種雙層管理虛擬機的模式用于解決單管理節(jié)點瓶頸和虛擬機遷移范圍過大的問題。大幅度減少每個管理節(jié)點的管理壓力,增強平臺的可靠性。與此同時降低虛擬機遷移問題規(guī)模,加快找到虛擬機部署方案的速度。第二,提出改進的PSO算法計算虛擬機遷移方法。虛擬機遷移問題屬于多目標優(yōu)化問題。對PSO算法在離散多目標優(yōu)化問題應(yīng)用上進行改進,重新選取優(yōu)化目標,結(jié)合能耗因素,在基本保證服務(wù)性能的前提下實現(xiàn)節(jié)能和優(yōu)化。第三,經(jīng)過在CloudSim仿真平臺的驗證,證明了本文提出的改進PSO算法在云平臺節(jié)能上有明顯作用。
【關(guān)鍵詞】：云平臺 虛擬機遷移 節(jié)能 改進PSO算法 雙層管理模式
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 課題背景及意義8-9
• 1.1.1 論文來源8
• 1.1.2 云平臺能耗現(xiàn)狀8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 云計算平臺節(jié)能國外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 云計算平臺節(jié)能國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要工作13-14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 2 云計算簡介15-24
• 2.1 云計算介紹15-16
• 2.1.1 云計算定義15
• 2.1.2 云計算特點15-16
• 2.2 云計算平臺類型16-19
• 2.3 虛擬化技術(shù)19-23
• 2.3.1 什么是虛擬化19-20
• 2.3.2 虛擬化技術(shù)分類20-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 云計算平臺雙層管理模式24-30
• 3.1 云平臺管理模式現(xiàn)狀24-25
• 3.2 雙層管理模式25-29
• 3.2.1 基本介紹25-27
• 3.2.2 選舉過程27-29
• 3.3 本章小結(jié)29-30
• 4 虛擬機節(jié)能遷移方法30-40
• 4.1 虛擬機節(jié)能遷移流程30-32
• 4.1.1 虛擬機遷移節(jié)能技術(shù)介紹30
• 4.1.2 具體遷移方法流程30-32
• 4.2 粒子群算法32-35
• 4.2.1 粒子群算法原理32-33
• 4.2.2 粒子群算法基本參數(shù)選擇的研究33-34
• 4.2.3 離散問題34-35
• 4.3 改進的PSO算法35-39
• 4.3.1 虛擬機節(jié)能因素選取35-36
• 4.3.2 數(shù)學模型36-38
• 4.3.3 算法流程描述38-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 5 實驗與分析40-49
• 5.1 實驗環(huán)境與流程介紹40-43
• 5.2 實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)43-45
• 5.3 實驗結(jié)果與分析45-47
• 5.4 本章小結(jié)47-49
• 6 總結(jié)與展望49-51
• 6.1 總結(jié)49
• 6.2 展望49-51
• 致謝51-52
• 參考文獻52-55
• 作者簡介55

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