本文關(guān)鍵詞：電力云計(jì)算資源調(diào)度系統(tǒng)研究

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【摘要】：云計(jì)算是將計(jì)算任務(wù)分布在不同的由大量計(jì)算機(jī)組成的計(jì)算中心或局域網(wǎng),這樣就加快了應(yīng)用程序的部署,從而大幅降低了購(gòu)買硬件、電力以及維護(hù)的成本,使各種應(yīng)用系統(tǒng)能夠根據(jù)需要獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和信息服務(wù)。而當(dāng)今的電力系統(tǒng)變成了一個(gè)數(shù)據(jù)量相當(dāng)多且復(fù)雜的信息系統(tǒng),如何運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)來(lái)整合電力信息系統(tǒng)中現(xiàn)有的軟、硬件資源,提高電網(wǎng)信息系統(tǒng)的在線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)監(jiān)控等能力,從而保障電網(wǎng)在以后相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的智能調(diào)度是課題研究的重點(diǎn)。 當(dāng)前云計(jì)算環(huán)境中的資源主要是虛擬機(jī)資源,具體是通過(guò)使用虛擬化技術(shù)對(duì)各種軟硬件資源進(jìn)行虛擬化,形成虛擬資源池后,動(dòng)態(tài)部署虛擬機(jī)提供給用戶使用。鑒于上述原因,本文對(duì)電力云計(jì)算資源調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行了研究,重點(diǎn)研究了面向虛擬機(jī)的電力云資源調(diào)度。為此,首先分析了當(dāng)前云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度研究現(xiàn)狀,總結(jié)了調(diào)度算法策略,分析了MapReduce調(diào)度模型；然后在此基礎(chǔ)上給出了基于蟻群改進(jìn)算法的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法；最后,通過(guò)仿真軟件CloudSim進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),仿真實(shí)驗(yàn)表明基于改進(jìn)蟻群算法的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法比輪詢算法更快地尋找到適合任務(wù)執(zhí)行的虛擬機(jī)資源,以保證用戶服務(wù)要求；同時(shí)設(shè)計(jì)了虛擬機(jī)的系統(tǒng)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了前面所述的電力云虛擬機(jī)資源調(diào)度策略。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 調(diào)度策略 蟻群系統(tǒng) 虛擬機(jī) 資源調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP302;TM73
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 智能電網(wǎng)云計(jì)算國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 云計(jì)算資源調(diào)度研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 云計(jì)算資源調(diào)度在電力行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 云計(jì)算資源調(diào)度策略14-24
• 2.1 云計(jì)算數(shù)據(jù)中心及資源調(diào)度概述14-15
• 2.2 云計(jì)算的調(diào)度機(jī)制15-16
• 2.3 云計(jì)算資源調(diào)度策略對(duì)比分析16-19
• 2.3.1 Amazon調(diào)度策略16-17
• 2.3.2 IBM調(diào)度策略17
• 2.3.3 HP調(diào)度策略17-18
• 2.3.4 VM調(diào)度策略18-19
• 2.3.5 其他方案19
• 2.4 云計(jì)算資源調(diào)度策略分類19-22
• 2.4.1 性能優(yōu)先19-20
• 2.4.2 成本優(yōu)先20-22
• 2.4.3 組合調(diào)度策略22
• 2.5 本章小結(jié)22-24
• 第3章 電力云計(jì)算資源調(diào)度模型24-34
• 3.1 MapReduce調(diào)度模型24-26
• 3.1.1 MapReduce的工作原理24-25
• 3.1.2 MapReduce的設(shè)計(jì)原則25-26
• 3.2 蟻群算法及數(shù)學(xué)建模26-30
• 3.2.1 蟻群算法原理27-28
• 3.2.2 螞蟻系統(tǒng)模型28-30
• 3.3 基于改進(jìn)蟻群系統(tǒng)的虛擬機(jī)資源調(diào)度算法30-33
• 3.3.1 信息素的定義及修改30-31
• 3.3.2 任務(wù)預(yù)計(jì)執(zhí)行時(shí)間的定義31-32
• 3.3.3 螞蟻選擇下一跳節(jié)點(diǎn)規(guī)則32
• 3.3.4 算法描述32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第4章 電力云資源調(diào)度仿真實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析34-41
• 4.1 CloudSim模擬器34-37
• 4.1.1 使用模擬器仿真的好處34-35
• 4.1.2 CloudSim仿真模擬步驟35-37
• 4.1.3 基于CloudSim的算法擴(kuò)展37
• 4.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)M結(jié)果分析37-39
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置37-38
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析38-39
• 4.3 本章小結(jié)39-41
• 第5章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)41-52
• 5.1 資源調(diào)度系統(tǒng)需求分析41-43
• 5.2 資源調(diào)度系統(tǒng)結(jié)構(gòu)43-44
• 5.3 虛擬機(jī)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-51
• 5.3.1 虛擬機(jī)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)44-47
• 5.3.2 虛擬機(jī)狀態(tài)信息管理模塊47-48
• 5.3.3 調(diào)度決策模塊48-49
• 5.3.4 虛擬機(jī)控制模塊49-51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 第6章 結(jié)論與展望52-54
• 6.1 本文總結(jié)52
• 6.2 展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果57-58
• 致謝58

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：785972