本文關(guān)鍵詞：虛擬化云環(huán)境下面向容錯(cuò)的任務(wù)調(diào)度與資源優(yōu)化方法研究

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【摘要】：云計(jì)算作為一種新型的計(jì)算服務(wù)模式,已成為信息基礎(chǔ)設(shè)施的重要形態(tài)。依托于計(jì)算資源虛擬化的云數(shù)據(jù)中心,云計(jì)算實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模計(jì)算資源的分享與整合。隨著云技術(shù)的迅猛發(fā)展,云計(jì)算受到工業(yè)界、學(xué)術(shù)界的廣泛接受與采納,許多商業(yè)公司、研究機(jī)構(gòu)都將它們的應(yīng)用部署到云數(shù)據(jù)中心中。云計(jì)算在商業(yè)上獲得的巨大成功引起了軍事領(lǐng)域的關(guān)注,許多軍事研究者乃至決策者注意到,在下一代指揮信息系統(tǒng)的建設(shè)過程中采用云計(jì)算技術(shù)具有極其重要的意義。然而,云計(jì)算技術(shù)的軍事應(yīng)用仍面臨著一個(gè)嚴(yán)重問題的掣肘——資源故障問題。容錯(cuò)成為了云系統(tǒng)的一個(gè)重要需求,特別是對(duì)于指揮信息系統(tǒng)中大量存在的實(shí)時(shí)性任務(wù)。容錯(cuò)調(diào)度是一種可以有效實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)的方法,其中基于主/副版本(Primary-Backup,PB)模型的容錯(cuò)調(diào)度方法受到了廣泛的關(guān)注。迄今已有學(xué)者研究了如何在傳統(tǒng)的分布式計(jì)算系統(tǒng)中采用該方法實(shí)現(xiàn)高效的容錯(cuò)。然而,這些研究成果都沒有考慮虛擬化云環(huán)境的特征,無法在云計(jì)算中得到應(yīng)用。為了解決該問題,本文以PB模型為基礎(chǔ),立足于虛擬化云環(huán)境的特征,研究面向容錯(cuò)的任務(wù)調(diào)度與資源優(yōu)化方法,主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:(1)提出了一種新的基于PB模型的綜合重疊技術(shù)現(xiàn)有的PB模型主要針對(duì)傳統(tǒng)的分布式計(jì)算系統(tǒng)而設(shè)計(jì),無法適應(yīng)虛擬化云環(huán)境的特征。本文拓展了現(xiàn)有的PB模型,使其滿足在虛擬化云環(huán)境下提供容錯(cuò)能力的要求。此外,本文綜合了PB模型的各種改進(jìn)技術(shù),提出了一種新的綜合重疊技術(shù),該技術(shù)可以進(jìn)一步降低采用PB模型帶來的額外的資源開銷,有效地提高系統(tǒng)的可調(diào)度性與資源利用率。(2)分析了虛擬機(jī)遷移應(yīng)滿足的容錯(cuò)約束虛擬機(jī)遷移技術(shù)是云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行資源管理的常用手段,它是云計(jì)算優(yōu)勢(shì)的重要來源之一。然而,云系統(tǒng)在采用PB模型實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)后,虛擬機(jī)遷移必須受到容錯(cuò)約束的限制,否則會(huì)破壞系統(tǒng)的容錯(cuò)性。本文首次詳細(xì)分析了虛擬機(jī)遷移應(yīng)滿足的容錯(cuò)約束,云系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了不以犧牲系統(tǒng)容錯(cuò)性為代價(jià),高效地管理計(jì)算資源。(3)設(shè)計(jì)了一種面向容錯(cuò)的資源彈性供給策略云系統(tǒng)可以根據(jù)任務(wù)的資源需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整系統(tǒng)中計(jì)算資源的規(guī)模,現(xiàn)有的資源彈性供給策略沒有考慮容錯(cuò)性的要求。本文提出了一種適應(yīng)PB模型的虛擬機(jī)關(guān)閉時(shí)間更新方式,并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了一種面向容錯(cuò)的資源彈性供給策略,分別以任務(wù)需求、資源使用狀態(tài)為觸發(fā)條件,進(jìn)行資源按需擴(kuò)展與資源整合收縮,實(shí)現(xiàn)云系統(tǒng)的高度彈性。(4)提出了一種改進(jìn)的實(shí)時(shí)任務(wù)容錯(cuò)調(diào)度算法在虛擬化云環(huán)境下,基本的計(jì)算實(shí)體是虛擬機(jī)而非主機(jī),但主機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)往往也會(huì)影響任務(wù)調(diào)度的性能,針對(duì)該問題,本文改進(jìn)了容錯(cuò)調(diào)度算法中經(jīng)典的As Early As Possible(AEAP)策略與As Late As Possible(ALAP)策略,提出了一套改進(jìn)策略:I-AEAP策略與I-ALAP策略,并在此策略的基礎(chǔ)上,綜合采用上文研究的綜合重疊技術(shù)、虛擬機(jī)遷移技術(shù)以及資源彈性供給策略,提出了一種適應(yīng)虛擬化云環(huán)境的實(shí)時(shí)任務(wù)容錯(cuò)調(diào)度算法FESTAL,實(shí)驗(yàn)證明該算法可以顯著提升云系統(tǒng)的可調(diào)度性、資源利用率。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 容錯(cuò)調(diào)度 主/副版本模型 重疊技術(shù) 虛擬機(jī)遷移技術(shù) 實(shí)時(shí)任務(wù)
【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP3
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-27
• 1.1 研究背景和意義12-15
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)問題研究現(xiàn)狀15-23
• 1.2.1 云計(jì)算及其軍事應(yīng)用15-17
• 1.2.2 容錯(cuò)技術(shù)研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.3 基于PB模型的容錯(cuò)調(diào)度研究現(xiàn)狀19-21
• 1.2.4 任務(wù)調(diào)度與資源調(diào)配研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3 本文的主要工作23-25
• 1.3.1 研究內(nèi)容23-24
• 1.3.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)24-25
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第二章 云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度與資源調(diào)整問題分析27-33
• 2.1 云系統(tǒng)模型構(gòu)建27-30
• 2.1.1 計(jì)算資源模型27-28
• 2.1.2 任務(wù)模型28-29
• 2.1.3 系統(tǒng)框架29-30
• 2.2 資源故障模型構(gòu)建30-31
• 2.3 任務(wù)調(diào)度與資源調(diào)整目標(biāo)31-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 虛擬化云環(huán)境下的容錯(cuò)約束研究33-46
• 3.1 相關(guān)概念與符號(hào)說明33-35
• 3.1.1 基于主副版本的重疊技術(shù)33-34
• 3.1.2 相關(guān)概念的定義34-35
• 3.2 基于主副版本模型的綜合重疊技術(shù)研究35-42
• 3.2.1 PB重疊技術(shù)的約束35-39
• 3.2.2 BB重疊技術(shù)的約束39-42
• 3.3 虛擬機(jī)遷移的容錯(cuò)約束研究42-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第四章 面向容錯(cuò)的任務(wù)調(diào)度與資源優(yōu)化算法設(shè)計(jì)46-58
• 4.1 面向容錯(cuò)的資源彈性供給策略研究46-52
• 4.1.1 計(jì)算資源整合機(jī)制46-48
• 4.1.2 計(jì)算資源擴(kuò)展機(jī)制48-49
• 4.1.3 計(jì)算資源收縮機(jī)制49-52
• 4.2 面向容錯(cuò)的實(shí)時(shí)任務(wù)調(diào)度算法研究52-57
• 4.2.1 主版本調(diào)度算法52-54
• 4.2.2 副版本調(diào)度算法54-57
• 4.3 本章小結(jié)57-58
• 第五章 實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析58-71
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置58-59
• 5.2 基于隨機(jī)合成任務(wù)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試59-65
• 5.2.1 隨機(jī)任務(wù)設(shè)置59
• 5.2.2 任務(wù)數(shù)量對(duì)算法性能的影響59-61
• 5.2.3 任務(wù)到達(dá)率對(duì)算法性能的影響61-63
• 5.2.4 任務(wù)截止期對(duì)算法性能的影響63-65
• 5.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果小結(jié)65
• 5.3 基于真實(shí)任務(wù)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試65-70
• 5.3.1 Google cloud tracelogs分析65-68
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析68-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-74
• 6.1 論文的主要工作及創(chuàng)新71-72
• 6.2 論文后續(xù)的研究工作72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-81
• 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果81

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