本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下基于能耗和SLA的虛擬機(jī)資源管理研究

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【摘要】：云計(jì)算通過(guò)云服務(wù)代理完成與用戶之間的交易，在云環(huán)境下，一切皆為服務(wù)。作為21世紀(jì)又一代技術(shù)革新產(chǎn)物，云計(jì)算充分應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，將虛擬化的云資源按照用戶需要提供給用戶，并在交易前定制與用戶之間的SLA（Server Level Agreement）協(xié)議以約束本次服務(wù)交易的完美達(dá)成。云計(jì)算愈發(fā)成熟的商業(yè)模式和技術(shù)架構(gòu)使其成為炙手可熱的新興技術(shù)之一，大幅度增加的云用戶及為滿足他們的需求而新建的數(shù)據(jù)中心、新置的服務(wù)器、制冷設(shè)備、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量也隨著大幅度增加，另外這些用戶對(duì)云服務(wù)的性能需求也愈加具體嚴(yán)格化，對(duì)云計(jì)算環(huán)境下的資源管理過(guò)程中的節(jié)能和SLA的研究也有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 本文對(duì)云環(huán)境下虛擬機(jī)資源的提供和分配策略有了較為深入和廣泛的分析研究，在分析了當(dāng)前研究中常見(jiàn)的資源管理策略的不足之后，主要圍繞兩點(diǎn)展開(kāi)工作，即基于混合遺傳模擬退火算法的虛擬機(jī)資源提供和基于演化博弈的資源分配。 （1）能耗在云資源提供成本中占據(jù)著不小比重，而云用戶對(duì)服務(wù)的性能要求有約束著云資源提供商不能單純的從節(jié)能角度優(yōu)化資源提供策略，本文針對(duì)當(dāng)前資源提供策略研究中節(jié)能和SLA約束的問(wèn)題考慮尚不完善的問(wèn)題，提出了一種基于混合遺傳模擬退火算法的虛擬機(jī)資源提供優(yōu)化策略。對(duì)于云環(huán)境虛擬機(jī)資源提供過(guò)程中節(jié)能和SLA約束要求，構(gòu)建能耗函數(shù)，采用將SLA約束轉(zhuǎn)化為混合遺傳算法中衡量個(gè)體遺傳能力的適應(yīng)度函數(shù)的方法，將SLA性能約束轉(zhuǎn)化為對(duì)物理服務(wù)器主機(jī)資源共享率的約束，并設(shè)置共享率閾值，使服務(wù)器達(dá)到最優(yōu)運(yùn)行性能，以實(shí)現(xiàn)滿足SLA協(xié)議的目標(biāo)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得出不同資源提供策略的近似最佳能耗結(jié)果， CloudSim仿真結(jié)果表明，混合遺傳模擬退火算法較遺傳、模擬退火能夠較快、較準(zhǔn)確的搜索最優(yōu)策略值。 （2）從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度出發(fā)，將博弈論的思想應(yīng)用到云資源分配優(yōu)化方案，可充分發(fā)揮博弈論在資源管理中的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)博弈論中存在完整信息、絕對(duì)理性等與實(shí)際生活相悖的不足，而大多數(shù)演化博弈的研究中沒(méi)有完整考慮遺傳和變異因子對(duì)個(gè)體演化過(guò)程中的作用，針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出基于演化博弈理論的云計(jì)算資源分配方案，采用將演化過(guò)程中的動(dòng)態(tài)復(fù)制方程引入遺傳因子和變異因子的方法，以期能更準(zhǔn)確的描述和表現(xiàn)演化過(guò)程中遺傳因子和變異所起的影響，另外將資源分配過(guò)程中的能耗和服務(wù)質(zhì)量綜合考慮，，決定資源定價(jià)方案，并通過(guò)效用函數(shù)考核計(jì)量，最后實(shí)現(xiàn)效用函數(shù)值最優(yōu)的資源提供策略。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 節(jié)能 SLA 演化博弈
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP302
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-23
• 1.1 課題研究背景及意義10-12
• 1.2 云計(jì)算相關(guān)介紹12-15
• 1.3 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀15-20
• 1.3.1 節(jié)能研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3.2 云資源管理研究現(xiàn)狀18-20
• 1.4 論文工作及結(jié)構(gòu)20-23
• 1.4.1 本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)20-21
• 1.4.2 論文的組織結(jié)構(gòu)21-23
• 第2章 云環(huán)境下虛擬機(jī)資源提供框架設(shè)計(jì)23-29
• 2.1 虛擬機(jī)資源提供問(wèn)題形式化描述23-24
• 2.2 虛擬機(jī)資源提供模型24-28
• 2.2.1 資源提供框架設(shè)計(jì)24-26
• 2.2.2 服務(wù)器能耗模型26-27
• 2.2.3 算法條件約束27-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于混合遺傳模擬退火算法的資源提供方案29-43
• 3.1 混合遺傳模擬退火算法概述29-30
• 3.2 基于混合遺傳模擬退火算法資源提供策略實(shí)現(xiàn)30-37
• 3.2.1 編碼與解碼30-31
• 3.2.2 遺傳操作31-34
• 3.2.3 模擬退火操作34-36
• 3.2.4 算法參數(shù)設(shè)置及代碼實(shí)現(xiàn)36-37
• 3.3 試驗(yàn)與結(jié)果分析37-42
• 3.3.1 仿真工具介紹37-38
• 3.3.2 CloudSim 的工作模式38-39
• 3.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)39-40
• 3.3.4 試驗(yàn)結(jié)果分析40-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于演化博弈的資源分配策略43-62
• 4.1 資源分配問(wèn)題描述43-44
• 4.2 演化博弈論的基本原理44-48
• 4.2.1 演化博弈理論基礎(chǔ)44-45
• 4.2.2 演化博弈論的改進(jìn)45-48
• 4.3 基于演化博弈的虛擬機(jī)分配模型48-51
• 4.3.1 虛擬機(jī)資源標(biāo)價(jià)48-49
• 4.3.2 效用函數(shù)49-51
• 4.4 資源分配的演化過(guò)程51-57
• 4.4.1 演化博弈學(xué)習(xí)機(jī)制51-53
• 4.4.2 演化穩(wěn)定策略的均衡點(diǎn)53-54
• 4.4.3 進(jìn)化穩(wěn)定算法54-55
• 4.4.4 策略均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析55-57
• 4.5 虛擬機(jī)資源分配的演化博弈結(jié)果57-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第5章 總結(jié)與展望62-64
• 5.1 本文總結(jié)62
• 5.2 未來(lái)工作展望62-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的項(xiàng)目69-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文70

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 張小慶;基于云計(jì)算環(huán)境的資源提供優(yōu)化方法研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

本文編號(hào)：938051