本文關(guān)鍵詞：Xen虛擬機動態(tài)遷移機制優(yōu)化策略的研究與設(shè)計

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【摘要】：近年來,虛擬化技術(shù)已成為國內(nèi)外研究的前沿課題,廣泛應(yīng)用于工業(yè)界,逐步重組IT產(chǎn)業(yè)格局。虛擬化技術(shù)隔離硬件體系和軟件系統(tǒng),提高資源的使用效率,節(jié)約運營成本,使服務(wù)器使用效率從傳統(tǒng)的平均20%-25%提升到80%；使存儲使用效率從傳統(tǒng)的35%-40%提升到80%。 同時,虛擬機動態(tài)遷移的需求隨著應(yīng)用升級、資源整合而快速增強,由于遷移機制尚未完善,遷移過程可能會造成停機或數(shù)據(jù)丟失、遷移超時等,影響關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、應(yīng)用和系統(tǒng)。因此,本課題選取開放源碼的Xen虛擬化平臺,從面向帶寬分配以及面向內(nèi)存密集型業(yè)務(wù)優(yōu)化兩個角度提出虛擬機動態(tài)遷移機制的優(yōu)化策略,設(shè)計并實現(xiàn)對Xen虛擬機遷移的架構(gòu)體系進行改進的原型系統(tǒng),該系統(tǒng)實現(xiàn)了本課題提出的動態(tài)遷移的優(yōu)化策略,并能夠基于應(yīng)用特征識別對算法進行自適應(yīng)的選擇。 首先,本課題對Xen帶寬自適應(yīng)算法的源代碼進行深入的剖析,然后模擬不同類型應(yīng)用的特征,對比驗證Xen的虛擬機動態(tài)遷移機制在不同遷移場景下的性能。結(jié)果表明Xen的遷移過程中帶寬資源分配不甚合理,預(yù)拷貝算法在應(yīng)對內(nèi)存密集型應(yīng)用時可能失效,同時發(fā)現(xiàn)承載不同上層應(yīng)用的虛擬機在遷移階段的關(guān)鍵性能指標有所差異。接著,本課題提出了帶寬優(yōu)化分配策略、面向內(nèi)存密集型業(yè)務(wù)的優(yōu)化策略以及應(yīng)用特征識別的業(yè)務(wù)識別模型,最后建立了由數(shù)據(jù)層、算法層以及基于應(yīng)用特征感知的業(yè)務(wù)識別模塊組成的原型系統(tǒng),實驗表明,該系統(tǒng)的優(yōu)化效果明顯。
【關(guān)鍵詞】：虛擬化 虛擬機動態(tài)遷移 XEN 預(yù)拷貝算法 自適應(yīng)帶寬算法
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 虛擬化技術(shù)9-10
• 1.1.2 虛擬機動態(tài)遷移10-11
• 1.1.3 提出問題11-12
• 1.2 研究內(nèi)容12
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 虛擬化技術(shù)與虛擬機動態(tài)遷移機制14-24
• 2.1 虛擬化實現(xiàn)方式14-17
• 2.1.1 全虛擬化14-15
• 2.1.2 半虛擬化15-16
• 2.1.3 Xen的虛擬化實現(xiàn)方式16-17
• 2.2 虛擬機動態(tài)遷移機制17-23
• 2.2.1 虛擬機動態(tài)遷移的對象17-19
• 2.2.2 虛擬機動態(tài)遷移的整體階段19
• 2.2.3 虛擬機動態(tài)遷移的算法分類19-21
• 2.2.4 預(yù)拷貝算法的具體步驟21-22
• 2.2.5 評估虛擬機動態(tài)遷移性能的指標22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 基于帶寬自適應(yīng)的遷移算法及應(yīng)用特征性能評測24-52
• 3.1 基于帶寬自適應(yīng)的遷移算法24-37
• 3.1.1 算法框架24-27
• 3.1.2 主體遷移算法中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)27-30
• 3.1.3 預(yù)拷貝詳細流程30-37
• 3.2 Xen的自適應(yīng)帶寬算法的性能評測37-51
• 3.2.1 原理分析38-39
• 3.2.2 Xen的動態(tài)遷移性能評測實驗39-47
• 3.2.3 性能評測的結(jié)果分析及問題的提出47-51
• 3.3 本章小結(jié)51-52
• 第四章 動態(tài)遷移機制優(yōu)化策略以及原型系統(tǒng)設(shè)計52-72
• 4.1 自適應(yīng)帶寬算法的優(yōu)化52-63
• 4.1.1 帶寬分配優(yōu)化策略54-57
• 4.1.2 面向內(nèi)存密集型業(yè)務(wù)的優(yōu)化策略57-63
• 4.2 基于優(yōu)化策略及識別模型的原型系統(tǒng)設(shè)計63-71
• 4.2.1 原型系統(tǒng)整體架構(gòu)63-65
• 4.2.2 原型系統(tǒng)主要層次的職責(zé)65-68
• 4.2.3 原型系統(tǒng)的實現(xiàn)68-71
• 4.3 本章小結(jié)71-72
• 第五章 原型系統(tǒng)性能測評72-82
• 5.1 實驗環(huán)境72-74
• 5.1.1 系統(tǒng)配置72
• 5.1.2 實驗組網(wǎng)72-73
• 5.1.3 系統(tǒng)性能統(tǒng)計工具73-74
• 5.2 實驗方案74-77
• 5.2.1 內(nèi)存密集型負載的虛擬機動態(tài)遷移75
• 5.2.2 CPU密集型負載的虛擬機動態(tài)遷移75-76
• 5.2.3 綜合類負載的虛擬機動態(tài)遷移76-77
• 5.3 性能評測結(jié)果分析77-80
• 5.3.1 帶寬分配優(yōu)化算法77-78
• 5.3.2 應(yīng)用特征感知的業(yè)務(wù)識別模型78-79
• 5.3.3 面向內(nèi)存密集型業(yè)務(wù)的優(yōu)化算法79-80
• 5.4 本章小結(jié)80-82
• 第六章 總結(jié)與展望82-84
• 6.1 研究工作總結(jié)82-83
• 6.2 未來工作展望83-84
• 參考文獻84-87
• 附錄1 縮略語87-88
• 致謝88-89
• 作者攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄89

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉鵬程;陳榕;;面向云計算的虛擬機動態(tài)遷移框架[J];計算機工程;2010年05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

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本文編號：839239