本文關(guān)鍵詞：基于云計算的虛擬機動態(tài)遷移策略研究

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【摘要】：虛擬化技術(shù)可以打破硬件資源原始的物理狀態(tài),對其進行再分配,以滿足在共享云平臺環(huán)境下,不同用戶對計算資源的需求。在現(xiàn)實中,不同特征的應(yīng)用程序?qū)Y源的占用情況具有較大差異,大量變化頻繁的內(nèi)存頁面會隨著虛擬機的遷移而遷移,從而造成應(yīng)用程序性能和虛擬機動態(tài)遷移性能的下降,同時會對云平臺性能造成影響。因此,虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)的相關(guān)研究是當前云計算領(lǐng)域的研究熱點之一。當前,被廣泛認可的基于概率預(yù)測的Pre-copy遷移機制在臟頁率較穩(wěn)定的情況下確實具有較好的性能。然而,由于不同的業(yè)務(wù)在不同的時刻對資源的需求不同,對內(nèi)存的讀寫情況具有較大的差異。當臟頁率變化較大時,概率預(yù)測就會失效,大量的數(shù)據(jù)就會被重復(fù)傳送,從而影響遷移性能。常用的內(nèi)存壓縮算法可以對待傳輸數(shù)據(jù)進行壓縮,減少傳輸數(shù)據(jù)量,在帶寬一定情況下,縮短了傳輸拷貝時間�？紤]了壓縮算法在處理不同特征數(shù)據(jù)的性能差異,卻沒有考慮應(yīng)用程序?qū)?nèi)存數(shù)據(jù)的讀寫是不斷變化,沒有對壓縮算法做相應(yīng)的調(diào)整。為此,本文在基于概率預(yù)測的Pre-copy遷移框架的基礎(chǔ)上,對其進行改進。在遷移執(zhí)行模塊中,添加兩個子模塊,一個是基于業(yè)務(wù)特征的帶寬自適應(yīng)模塊,另一個是基于業(yè)務(wù)特征的內(nèi)存混合壓縮模塊。根據(jù)應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)特征通過帶寬自適應(yīng)模塊對迭代拷貝的帶寬進行調(diào)整,縮短每輪迭代拷貝的時間,從而形成良性循環(huán)。同時,根據(jù)臟頁率的大小以及待傳輸數(shù)據(jù)的特征,采取不同的壓縮算法對待傳輸數(shù)據(jù)進行壓縮,縮短遷移總時間和停機時間,提高遷移性能。為了檢驗本論文提出的虛擬機動態(tài)遷移優(yōu)化策略的合理性和可行性,搭建了測試平臺和環(huán)境對其進行驗證。實驗結(jié)果表明,本文提出的改進策略,能夠在臟頁率較高且變化較大的環(huán)境下縮短總遷移時間和停機時間,從而提高了遷移性能。
【關(guān)鍵詞】：虛擬機 動態(tài)遷移 臟頁率 帶寬自適應(yīng) 內(nèi)存壓縮
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 問題的提出10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 課題研究背景及意義11-12
• 1.4 論文的主要工作12-13
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 云計算基礎(chǔ)及虛擬機遷移策略研究14-35
• 2.1 云計算14-17
• 2.1.1 云計算的概念14-15
• 2.1.2 云計算的體系結(jié)構(gòu)15
• 2.1.3 云計算的服務(wù)分類15-17
• 2.2 Xen虛擬機的動態(tài)遷移17-22
• 2.2.1 Xen虛擬機的動態(tài)遷移機制17-19
• 2.2.2 Xen虛擬機動態(tài)遷移的性能指標19-20
• 2.2.3 Xen虛擬機動態(tài)遷移流程20-22
• 2.3 基于Xen的Pre-copy動態(tài)遷移機制22-28
• 2.3.1 動態(tài)遷移框架22-23
• 2.3.2 動態(tài)遷移代碼結(jié)構(gòu)23-24
• 2.3.3 工作集24
• 2.3.4 工作集的判定24-27
• 2.3.5 存在的問題27-28
• 2.4 臟頁概率預(yù)測算法的思想與設(shè)計28-34
• 2.4.1 算法背景28-30
• 2.4.2 算法的思想與設(shè)計30-33
• 2.4.3 算法的分析33-34
• 2.5 本章總結(jié)34-35
• 第3章 Xen基于概率預(yù)測的帶寬自適應(yīng)算法35-42
• 3.1 帶寬分配算法背景及思想35-36
• 3.2 Xen虛擬機動態(tài)遷移帶寬分配分析36-37
• 3.2.1 傳統(tǒng)的帶寬分配方式及分析36
• 3.2.2 增量的帶寬分配方式及分析36-37
• 3.3 虛擬機面向業(yè)務(wù)特征的帶寬自適應(yīng)算法37-41
• 3.3.1 算法背景分析37
• 3.3.2 算法思想與設(shè)計37-39
• 3.3.3 算法的實現(xiàn)39-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 虛擬機內(nèi)存混合壓縮算法的設(shè)計與實現(xiàn)42-50
• 4.1 算法背景分析42
• 4.2 常見虛擬機內(nèi)存壓縮算法分析42-45
• 4.3 內(nèi)存混合壓縮設(shè)計與實現(xiàn)45-48
• 4.3.1 內(nèi)存混合壓縮算法設(shè)計思想45-47
• 4.3.2 虛擬機內(nèi)存混合壓縮算法實現(xiàn)47-48
• 4.4 算法分析48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 仿真實驗與結(jié)果分析50-58
• 5.1 實驗環(huán)境50
• 5.2 實驗方案和性能測評50-57
• 5.2.1 高臟頁率環(huán)境下的遷移測試51-53
• 5.2.2 突變的高臟頁率環(huán)境下的遷移測試53-55
• 5.2.3 低臟頁率環(huán)境下的遷移測試55-57
• 5.3 本章小結(jié)57-58
• 第6章 論文總結(jié)與未來工作58-60
• 6.1 全文工作總結(jié)58-59
• 6.2 總結(jié)與展望59-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果65

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 鄒瀟;訾小超;姚立紅;潘理;;基于臟頁率的虛擬機動態(tài)內(nèi)存遷移[J];通信技術(shù);2013年03期

2 陳陽;懷進鵬;胡春明;;基于內(nèi)存混合復(fù)制方式的虛擬機在線遷移機制[J];計算機學(xué)報;2011年12期

3 劉詩海;孫宇清;石維琪;高云偉;;面向可擴展集群環(huán)境的快速虛擬機遷移方法[J];東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2011年03期

4 懷進鵬;李沁;胡春明;;基于虛擬機的虛擬計算環(huán)境研究與設(shè)計[J];軟件學(xué)報;2007年08期

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本文編號：819435