本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源管理研究

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【摘要】：作為一種新的商業(yè)化計(jì)算服務(wù)模式，云計(jì)算通過把任務(wù)分布在由大量的物理設(shè)備構(gòu)建成的資源池上面，用戶就可以隨時(shí)隨地按需獲取存儲(chǔ)、計(jì)算和信息等服務(wù)�，F(xiàn)在云計(jì)算已經(jīng)廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)搜索、生物信息和能源等領(lǐng)域。 伴隨云計(jì)算的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心中相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量也急劇地變大。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的物理節(jié)點(diǎn)數(shù)量通常是成千上萬，同時(shí)上面運(yùn)行著各種各樣具有不同請(qǐng)求和動(dòng)態(tài)負(fù)載的應(yīng)用程序，并且這些應(yīng)用共享整個(gè)數(shù)據(jù)中心的資源。虛擬化技術(shù)的應(yīng)用使得系統(tǒng)可以對(duì)不同節(jié)點(diǎn)間的工作負(fù)載進(jìn)行動(dòng)態(tài)遷移和按需給用戶分配資源，從而支持?jǐn)?shù)據(jù)中心資源的共享。然而，隨著云計(jì)算規(guī)模的不斷增大，系統(tǒng)內(nèi)在的動(dòng)態(tài)性和系統(tǒng)管理的復(fù)雜性給云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的資源管理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。 在系統(tǒng)分析了云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源管理技術(shù)的研究現(xiàn)狀之后，對(duì)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)管理展開了深入的研究。主要的研究內(nèi)容為： 1、提出基于機(jī)架的啟發(fā)式云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源管理方法。首先給出了云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的結(jié)構(gòu)、能量計(jì)算模型和性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，并提出資源管理中三個(gè)要解決的問題，即確定觸發(fā)遷移虛擬機(jī)的時(shí)間、遷移虛擬機(jī)的選擇和目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)的選擇。為了降低能量開銷和保證用戶服務(wù)質(zhì)量，系統(tǒng)分別給物理節(jié)點(diǎn)和機(jī)架資源負(fù)載設(shè)定相應(yīng)閾值，當(dāng)物理節(jié)點(diǎn)和機(jī)架的負(fù)載出現(xiàn)異常時(shí)，才觸發(fā)虛擬機(jī)的遷移。而對(duì)于遷移虛擬機(jī)的選擇，則采用最少遷移的策略，使得遷移的虛擬機(jī)數(shù)量最少。對(duì)于虛擬機(jī)放置問題，基于改進(jìn)的啟發(fā)式算法，提出了基于機(jī)架的虛擬機(jī)放置算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，與改進(jìn)之前的方法相比，提出的基于機(jī)架的啟發(fā)式云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源管理方法可以在保證較低的SLA違背率的情況下降低能量的開銷和減少虛擬機(jī)遷移代價(jià)。 2、提出基于多目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)據(jù)中心資源管理方法。該方法以降低能量開銷、減小資源競爭和提高用戶服務(wù)質(zhì)量為系統(tǒng)管理過程中需要考慮的優(yōu)化目標(biāo)。提出的方法主要是要解決因?yàn)楣?jié)點(diǎn)負(fù)載或系統(tǒng)條件的變化產(chǎn)生的重新分配虛擬機(jī)的問題，也就是確定何時(shí)觸發(fā)虛擬機(jī)的遷移、從負(fù)載異常節(jié)點(diǎn)上選擇合適的遷移虛擬機(jī)和為遷移虛擬機(jī)選擇放置的目的節(jié)點(diǎn)。在確定何時(shí)觸發(fā)虛擬機(jī)遷移的問題上，對(duì)于不同的目標(biāo)，系統(tǒng)分別設(shè)定了相應(yīng)的高低門限值。通過對(duì)滑動(dòng)窗口中負(fù)載信息的統(tǒng)計(jì)和局部回歸來決定是否觸發(fā)遷移虛擬機(jī)。對(duì)于從負(fù)載異常節(jié)點(diǎn)上選擇遷移虛擬機(jī)的問題，系統(tǒng)對(duì)不同的優(yōu)化目標(biāo)采取了不同的虛擬機(jī)選擇策略。在為遷移虛擬機(jī)選擇放置的目的節(jié)點(diǎn)的問題上，為了均衡所優(yōu)化的目標(biāo)間沖突，，利用逼近理想解排序法TOPSIS進(jìn)行目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用TOPSIS法的多目標(biāo)優(yōu)化資源管理方法可以獲得較少的能量開銷、較小的資源負(fù)載和較低的SLA違背率，很好地均衡了不同優(yōu)化目標(biāo)間的沖突。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 數(shù)據(jù)中心 資源管理 虛擬機(jī)
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP308
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目錄6-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究成果以及存在的問題9-11
• 1.2.1 現(xiàn)階段研究成果9-10
• 1.2.2 現(xiàn)階段研究存在的問題10-11
• 1.3 本文的主要工作11
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)11-12
• 1.5 本章小結(jié)12-13
• 第二章 相關(guān)技術(shù)背景13-22
• 2.1 云計(jì)算概述13-16
• 2.1.1 云計(jì)算的概念13
• 2.1.2 云計(jì)算的分類13-15
• 2.1.3 云計(jì)算的基本架構(gòu)15-16
• 2.2 虛擬化概述16-17
• 2.3 涉及到的理論問題17-20
• 2.3.1 裝箱問題17-19
• 2.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第三章 基于機(jī)架的啟發(fā)式云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源管理方法22-37
• 3.1 虛擬化云計(jì)算數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)模型22-24
• 3.1.1 云計(jì)算數(shù)據(jù)中心結(jié)構(gòu)22-23
• 3.1.2 能量模型23
• 3.1.3 性能指標(biāo)23-24
• 3.2 能量感知虛擬機(jī)管理算法24-29
• 3.2.1 問題描述24-25
• 3.2.2 改進(jìn)最好適應(yīng)遞減算法25-27
• 3.2.3 基于機(jī)架負(fù)載的虛擬機(jī)放置算法27-29
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析29-36
• 3.3.1 仿真環(huán)境29-31
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)配置31
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果31-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于多目標(biāo)優(yōu)化的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源管理方法37-54
• 4.1 問題描述37-39
• 4.2 系統(tǒng)模型39-41
• 4.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)39-40
• 4.2.2 管理目標(biāo)40-41
• 4.3 虛擬機(jī)管理過程41-47
• 4.3.1 節(jié)點(diǎn)監(jiān)控41-42
• 4.3.2 遷移虛擬機(jī)選擇42-43
• 4.3.3 虛擬機(jī)放置43-47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真與分析47-53
• 4.4.1 仿真環(huán)境建立47-48
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第五章 主要結(jié)論與展望54-56
• 5.1 主要結(jié)論54
• 5.2 展望54-56
• 致謝56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 附錄 : 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文60

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 葉可江;吳朝暉;姜曉紅;何欽銘;;虛擬化云計(jì)算平臺(tái)的能耗管理[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2012年06期

2 徐驍勇;潘郁;凌晨;;云計(jì)算環(huán)境下資源的節(jié)能調(diào)度[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年07期

3 譚一鳴;曾國蓀;王偉;;隨機(jī)任務(wù)在云計(jì)算平臺(tái)中能耗的優(yōu)化管理方法[J];軟件學(xué)報(bào);2012年02期

本文編號(hào)：813463