本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下的虛擬機(jī)節(jié)能調(diào)度算法研究

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 虛擬機(jī)調(diào)度 節(jié)能 遺傳算法

【摘要】：云計(jì)算是一種2007年才出現(xiàn)的新型服務(wù)模式。它的出現(xiàn)正在悄然改變著信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的商業(yè)服務(wù)模式。云計(jì)算通過(guò)對(duì)物理資源的整合,為用戶(hù)提供了按需服務(wù)的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。隨著云計(jì)算的興起,世界各地都建立起動(dòng)輒上千萬(wàn)個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)的大型數(shù)據(jù)中心。隨之而來(lái)的是能量的大量耗費(fèi),數(shù)據(jù)中心的能源耗費(fèi)尤其是電能的耗費(fèi),不僅提高了云服務(wù)提供商的運(yùn)營(yíng)成本,而且釋放了大量的二氧化碳,進(jìn)一步污染環(huán)境。目前,虛擬化技術(shù)為數(shù)據(jù)中心的高能耗問(wèn)題提供了一種全新的解決思路。通過(guò)虛擬機(jī)在線遷移技術(shù)可以將虛擬機(jī)遷移到少量的物理節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行,從而達(dá)到降低能耗的目的。但是,虛擬機(jī)在遷移過(guò)程中,會(huì)降低服務(wù)性能,出現(xiàn)服務(wù)器過(guò)載的情況,影響用戶(hù)的用戶(hù)體驗(yàn),從而影響云服務(wù)提供商的經(jīng)濟(jì)收益。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了一種云數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)節(jié)能調(diào)度算法,該算法同時(shí)兼顧了數(shù)據(jù)中心的能量耗費(fèi)和虛擬機(jī)的頻繁遷移問(wèn)題。一方面,通過(guò)利用虛擬機(jī)的在線遷移技術(shù),整合現(xiàn)有資源,提高資源利用率從而降低數(shù)據(jù)中心的能量耗費(fèi)。另一方面,本文提出的算法能夠緩解虛擬機(jī)頻繁遷移的問(wèn)題,從而保證了用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量。本文的主要工作和成果如下:首先,本文使用遺傳算法解決數(shù)據(jù)中心的高能耗問(wèn)題。針對(duì)數(shù)據(jù)中心的不同服務(wù)器構(gòu)成,本文設(shè)計(jì)了一種帶區(qū)域的通用染色體結(jié)構(gòu),將虛擬機(jī)的遷移限制在同構(gòu)物理機(jī)之間,進(jìn)而計(jì)算出較為節(jié)能的虛擬機(jī)-物理機(jī)映射方案。其次,運(yùn)用前面提到的算法計(jì)算出目標(biāo)配置方案,為了得到從原始配置方案到目標(biāo)配置方案的具體遷移過(guò)程,該過(guò)程要求該過(guò)程中虛擬機(jī)的遷移次數(shù)最少。本課題將遷移過(guò)程轉(zhuǎn)化為求圖中的最大加權(quán)獨(dú)立集問(wèn)題,設(shè)計(jì)了貪心算法計(jì)算虛擬機(jī)的具體遷移過(guò)程。最后,通過(guò)利用采集現(xiàn)實(shí)中虛擬機(jī)負(fù)載的真實(shí)數(shù)據(jù),利用Cloud Sim云計(jì)算模擬平臺(tái)對(duì)本文提出算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。試驗(yàn)的結(jié)果表明,本文提出的算法能夠有效地降低能耗,同時(shí)避免虛擬機(jī)的頻繁遷移。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 虛擬機(jī)調(diào)度 節(jié)能 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP302;TP301.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文主要工作13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 云計(jì)算中虛擬化及能耗管理技術(shù)15-30
• 2.1 云計(jì)算15-19
• 2.2 虛擬化19-24
• 2.2.1 系統(tǒng)虛擬化20-23
• 2.2.2 虛擬機(jī)遷移技術(shù)23-24
• 2.3 云數(shù)據(jù)中心的高能耗問(wèn)題24-26
• 2.4 云數(shù)據(jù)中心的節(jié)能機(jī)制26-28
• 2.4.1 節(jié)能機(jī)制26
• 2.4.2 單服務(wù)器級(jí)節(jié)能機(jī)制DVFS26-27
• 2.4.3 服務(wù)器整合27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-30
• 第3章 數(shù)據(jù)中心能耗模型及節(jié)能調(diào)度算法設(shè)計(jì)30-44
• 3.1 能耗模型30-33
• 3.1.1 單節(jié)點(diǎn)能耗模型31-32
• 3.1.2 虛擬機(jī)遷移模型32
• 3.1.3 形式化描述32-33
• 3.2 節(jié)能調(diào)度算法設(shè)計(jì)33-35
• 3.3 改進(jìn)遺傳算法具體實(shí)現(xiàn)35-40
• 3.3.1 編碼35-37
• 3.3.2 適宜度函數(shù)37
• 3.3.3 遺傳操作37-40
• 3.4 最少遷移次數(shù)貪心算法設(shè)計(jì)40-43
• 3.4.1 虛擬機(jī)遷移問(wèn)題建模40-42
• 3.4.2 貪心算法設(shè)計(jì)42-43
• 3.5 小結(jié)43-44
• 第4章 實(shí)驗(yàn)分析44-50
• 4.1 CloudSim模擬平臺(tái)簡(jiǎn)介44-45
• 4.2 數(shù)據(jù)中心節(jié)能調(diào)度實(shí)驗(yàn)環(huán)境45-46
• 4.2.1 參數(shù)設(shè)計(jì)45-46
• 4.2.2 PlanetLab數(shù)據(jù)集46
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析46-49
• 4.4 小結(jié)49-50
• 結(jié)論50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果55-57
• 致謝57

【相似文獻(xiàn)】

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