本文關(guān)鍵詞：云數(shù)據(jù)中心虛擬機放置問題研究

  更多相關(guān)文章： 云計算 虛擬機初始化放置 虛擬機運行時放置 資源監(jiān)控

【摘要】：近年來,隨著云計算的快速發(fā)展,越來越多的用戶選擇將應(yīng)用部署在云數(shù)據(jù)中心內(nèi),使得云數(shù)據(jù)中心中管理的虛擬機的數(shù)目日趨龐大。如何為這些虛擬機選擇目標(biāo)服務(wù)器,即虛擬機放置問題受到了廣泛的關(guān)注。 本文在深入研究和總結(jié)相關(guān)領(lǐng)域已有成果的基礎(chǔ)上,圍繞最小化虛擬機之間的通信代價,減少服務(wù)器資源浪費以及最小化虛擬機遷移代價的虛擬機放置問題,主要開展了以下的研究工作： 首先,根據(jù)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟约疤摂M機之間的通信特點,構(gòu)建了虛擬機之間的通信代價矩陣,同時為服務(wù)器資源建模,這些為虛擬機放置策略做好基礎(chǔ)工作。 其次,本文提出了基于租戶的虛擬機分層放置框架。綜合考慮虛擬機初始化放置和虛擬機運行時放置來解決虛擬機放置問題。核心思想是在初始化放置時將同一租戶的虛擬機當(dāng)作一個整體來考慮,根據(jù)租戶的任務(wù)類型為租戶確定放置策略,最終將虛擬機放置到服務(wù)器上,然后根據(jù)服務(wù)器和虛擬機的運行數(shù)據(jù)找出需要重新放置的虛擬機,并根據(jù)運行時放置算法計算出這些虛擬機的新的目標(biāo)服務(wù)器。 最后本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個虛擬機放置組件,主要分為兩個模塊,數(shù)據(jù)收集模塊和虛擬機放置策略模塊。數(shù)據(jù)收集模塊是基于開源軟件OpenStack的監(jiān)控組件Ceilometer實現(xiàn)的,并對Ceilometer進行了擴展,使得Ceilometer收集到放置策略所需的數(shù)據(jù)；虛擬機放置策略模塊采用的是本文提出的放置策略。然后將該模塊集成到測試云平臺中。實驗證明本文提出的虛擬機放置算法取得了良好的效果。
【關(guān)鍵詞】：云計算 虛擬機初始化放置 虛擬機運行時放置 資源監(jiān)控
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP302;TP308
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 目錄7-9
• 表格索引9-10
• 插圖索引10-11
• 算法索引11-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹18-28
• 2.1 云計算與云平臺18-20
• 2.2 云環(huán)境下資源監(jiān)控機制20-23
• 2.3 虛擬化技術(shù)23
• 2.4 消息中間件(Rabbitmq)23-26
• 2.5 小結(jié)26-28
• 第三章 基于租戶的虛擬機分層放置策略28-46
• 3.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜喗?/span>28-30
• 3.1.1 樹形結(jié)構(gòu)28-29
• 3.1.2 遞歸層次結(jié)構(gòu)29
• 3.1.3 Facebook數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/span>29-30
• 3.2 虛擬機放置問題描述30-31
• 3.3 基于租戶的虛擬機分層放置框架的設(shè)計31-32
• 3.4 數(shù)據(jù)中心建模32-37
• 3.4.1 數(shù)據(jù)中心資源的刻畫32-34
• 3.4.2 虛擬機之間的通信代價探索34-37
• 3.5 基于租戶的初始化放置算法37-41
• 3.5.1 目標(biāo)集群的選擇38
• 3.5.2 服務(wù)器的選擇38-39
• 3.5.3 算法描述及分析39-41
• 3.6 運行時放置算法41-44
• 3.6.1 需重新放置的虛擬機的選擇41-42
• 3.6.2 目標(biāo)服務(wù)器的選擇42
• 3.6.3 算法描述及分析42-44
• 3.7 本章小結(jié)44-46
• 第四章 虛擬機放置組件的設(shè)計與實現(xiàn)46-52
• 4.1 虛擬機放置組件的系統(tǒng)架構(gòu)46
• 4.2 數(shù)據(jù)收集模塊的實現(xiàn)46-49
• 4.2.1 需求分析46-47
• 4.2.2 Ceilometer的擴展47-49
• 4.3 數(shù)據(jù)收集模塊的部署49-51
• 4.3.1 Ceilometer各服務(wù)的部署以及配置49-50
• 4.3.2 Keystone的配置50
• 4.3.3 OpenStack其它服務(wù)的配置50-51
• 4.4 虛擬機放置模塊到云平臺的集成51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 實驗以及結(jié)果分析52-58
• 5.1 實驗分析52
• 5.2 實驗一52-54
• 5.3 實驗二54-56
• 5.4 本章小結(jié)56-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 本文工作總結(jié)58-59
• 6.2 未來工作展望59-60
• 參考文獻60-62
• 致謝62-64
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果64

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 程容斌;王宏;杜勇;程輝;;數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)綜述[J];電腦知識與技術(shù);2011年35期

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本文編號：970533