本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心具有固定長(zhǎng)度任務(wù)的在線負(fù)載均衡算法研究

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【摘要】：云計(jì)算資源和服務(wù)提供商通過互聯(lián)網(wǎng)在不同地理位置部署數(shù)據(jù)中心,以滿足不同地理位置的各種用戶的需求。利用虛擬化技術(shù),云計(jì)算變得越來越復(fù)雜,規(guī)模越來越大,加上異構(gòu)的分布式系統(tǒng),云數(shù)據(jù)中心資源的管理和分配成了極具挑戰(zhàn)性的問題。資源調(diào)度在云數(shù)據(jù)中心起著重要的作用。對(duì)于資源調(diào)度算法,現(xiàn)有的大多數(shù)資源調(diào)度算法,并未考慮任務(wù)的實(shí)時(shí)性要求以及生命周期,或只考慮某種單一資源,對(duì)此,本論文針對(duì)在線的任務(wù),建模并設(shè)計(jì)了一種資源調(diào)度算法,既考慮多維度的資源,同時(shí)也將任務(wù)的生命周期納入考慮,并在離線的任務(wù)請(qǐng)求場(chǎng)景中,擴(kuò)展了一種離線的資源調(diào)度算法。真實(shí)的環(huán)境中研究所有的問題并不容易,一方面,網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境并不受應(yīng)用開發(fā)者的控制,另一方面,網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境復(fù)雜莫測(cè)。因此,大規(guī)模分布式系統(tǒng)的研究可以通過建立一個(gè)支持虛擬化建模的模擬系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)中心模擬系統(tǒng)可以描述應(yīng)用負(fù)載情況,如用戶信息,數(shù)據(jù)中心的位置,用戶和數(shù)據(jù)中心的數(shù)量,每個(gè)數(shù)據(jù)中心的資源等,還可以模擬任務(wù)的產(chǎn)生并將任務(wù)進(jìn)行分配。通過使用模擬系統(tǒng),應(yīng)用開發(fā)人員可以評(píng)估數(shù)據(jù)中心資源分配的策略,選擇合適的數(shù)據(jù)中心匹配特定的任務(wù),達(dá)到降低成本的目的。盡管已經(jīng)存在一些模擬系統(tǒng),如CloudSim,然而它建立在已有的模擬工具之上,使得模擬系統(tǒng)非常復(fù)雜笨重。針對(duì)這點(diǎn),本論文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了新型的數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度的模擬系統(tǒng)FlexCloud,重點(diǎn)做出輕量級(jí)的設(shè)計(jì),同時(shí)專注于資源調(diào)度算法。本論文的主要的創(chuàng)新研究?jī)?nèi)容是:1)本論文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種新型,靈活可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度模擬器FlexCloud,相對(duì)著名的CloudSim,運(yùn)行相同任務(wù)數(shù)和資源數(shù),FlexCloud所需的運(yùn)行時(shí)間更少,內(nèi)存開銷更小;2)對(duì)于本文提出的兩種資源調(diào)度算法,在模擬系統(tǒng)中也進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),并與其他幾種已有的公認(rèn)算法進(jìn)行對(duì)比,在負(fù)載不均衡度、makespan等反映負(fù)載均衡效果的指標(biāo)上優(yōu)于其他幾種資源調(diào)度算法;3)在真實(shí)環(huán)境中,也實(shí)現(xiàn)了本論文中提出的資源調(diào)度算法,同樣驗(yàn)證了算法的有效性和優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)中心 資源調(diào)度 負(fù)載均衡 虛擬化 云模擬系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP308;TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題的背景與意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 調(diào)度算法相關(guān)研究10-11
• 1.2.2 模擬系統(tǒng)相關(guān)研究11-12
• 1.3 主要工作12
• 1.4 本文的章節(jié)安排12-14
• 第二章 數(shù)據(jù)中心相關(guān)技術(shù)介紹14-20
• 2.1 數(shù)據(jù)中心的特點(diǎn)14-15
• 2.2 數(shù)據(jù)中心調(diào)度策略介紹15-17
• 2.3 數(shù)據(jù)中心模擬系統(tǒng)系統(tǒng)分析與對(duì)比17-18
• 2.4 本章小結(jié)18-20
• 第三章 數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡調(diào)度算法設(shè)計(jì)20-31
• 3.1 問題的描述和模型建立20-22
• 3.2 負(fù)載均衡調(diào)度算法的度量指標(biāo)22-23
• 3.3 OLRSA在線負(fù)載均衡算法設(shè)計(jì)23-26
• 3.4 Prepartition離線負(fù)載均衡算法設(shè)計(jì)26-29
• 3.5 本章小結(jié)29-31
• 第四章 數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度模擬系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)31-61
• 4.1 FlexCloud模擬系統(tǒng)的設(shè)計(jì)31-39
• 4.1.1 架構(gòu)設(shè)計(jì)31-32
• 4.1.2 調(diào)度流程設(shè)計(jì)32-33
• 4.1.3 應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)33-35
• 4.1.4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)35-36
• 4.1.5 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)36-39
• 4.2 FlexCloud模擬系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)39-49
• 4.2.1 模塊實(shí)現(xiàn)39-45
• 4.2.2 用戶界面45-49
• 4.2.3 運(yùn)行環(huán)境49
• 4.3 FlexCloud模擬系統(tǒng)的驗(yàn)證49-53
• 4.3.1 FlexCloud準(zhǔn)確性驗(yàn)證49-50
• 4.3.2 FlexCloud性能驗(yàn)證（與CloudSim對(duì)比）50-53
• 4.4 負(fù)載均衡算法在FlexCloud中的實(shí)現(xiàn)與對(duì)比53-60
• 4.4.1 OLRSA在線負(fù)載均衡算法對(duì)比53-57
• 4.4.1.1 固定虛擬機(jī)任務(wù)的總數(shù)，，改變最大持續(xù)時(shí)間模擬54-55
• 4.4.1.2 固定最大持續(xù)時(shí)間，改變虛擬機(jī)任務(wù)總數(shù)的模擬55-57
• 4.4.2 Prepartition離線負(fù)載均衡算法對(duì)比57-60
• 4.4.2.1 LLNL數(shù)據(jù)測(cè)試對(duì)比58-59
• 4.4.2.2 合成數(shù)據(jù)測(cè)試對(duì)比59-60
• 4.5 本章小結(jié)60-61
• 第五章 真實(shí)環(huán)境下的算法測(cè)試61-67
• 5.1 真實(shí)測(cè)試環(huán)境說明61-62
• 5.2 負(fù)載均衡算法在真實(shí)環(huán)境中的實(shí)現(xiàn)與對(duì)比62-66
• 5.3 本章小結(jié)66-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-68
• 致謝68-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果72-73

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1 姚

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