本文關(guān)鍵詞：云測(cè)試平臺(tái)的任務(wù)調(diào)度研究

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【摘要】：在軟件開發(fā)流程中,軟件測(cè)試是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),目前出現(xiàn)了很多提高軟件效率,提高軟件測(cè)試質(zhì)量的方法,云測(cè)試是利用云計(jì)算技術(shù)來(lái)提高軟件測(cè)試質(zhì)量。云測(cè)試平臺(tái)有著易用,便捷,節(jié)約成本等特點(diǎn)。但是云測(cè)試平臺(tái)也有著耗費(fèi)電能巨大、任務(wù)調(diào)度方式簡(jiǎn)單的缺點(diǎn)。節(jié)約能源即可以保護(hù)環(huán)境,又可以為企業(yè)節(jié)約成本。本文以節(jié)能為目的,對(duì)云測(cè)試平臺(tái)中的虛擬機(jī)調(diào)度進(jìn)行研究。經(jīng)過分析,提高物理節(jié)點(diǎn)的資源利用率以及關(guān)閉冗余物理節(jié)點(diǎn)是一種可行的節(jié)能方法。本文以此為出發(fā)點(diǎn),設(shè)計(jì)了物理節(jié)點(diǎn)的五種狀態(tài),提出了校正資源利用率的概念,并且設(shè)計(jì)了CPU以及網(wǎng)絡(luò)的校正資源利用率的計(jì)算方法,設(shè)計(jì)了物理節(jié)點(diǎn)校正資源利用率的計(jì)算方式。提出了使用校正利用率計(jì)算物理節(jié)點(diǎn)功率的計(jì)算公式,最后提出本文的虛擬機(jī)節(jié)能遷移算法。云測(cè)試平臺(tái)中有數(shù)量龐大的各種任務(wù)需要運(yùn)行,提高任務(wù)的執(zhí)行效率不僅減少任務(wù)執(zhí)行時(shí)間,而且有助于提升用戶滿意度。本文針對(duì)如何提高任務(wù)執(zhí)行效率,減少運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行研究。本文設(shè)計(jì)了一種種群初始化方法,設(shè)計(jì)了算法的映射編碼方案,設(shè)計(jì)了通過自適應(yīng)交叉和自適應(yīng)變異概率影響算法的交叉和變異操作,并且給出了它們的自適應(yīng)概率計(jì)算公式。最后提出了以提高任務(wù)調(diào)度效率為目標(biāo)的云測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法。利用仿真工具CloudSim對(duì)本文提出的算法進(jìn)行仿真。將節(jié)能算法與FFD算法進(jìn)行比較,經(jīng)過對(duì)比,本文的節(jié)能算法在物理節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)數(shù)量,能量消耗,平均資源利用率方面具有一定優(yōu)勢(shì)。將本文的任務(wù)調(diào)度算法與輪詢算法和遺傳算法進(jìn)行比較,本文的任務(wù)的調(diào)度算法在種群多樣性,種群穩(wěn)定性,任務(wù)調(diào)度執(zhí)行時(shí)間方面具有一定優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 云測(cè)試 虛擬機(jī)遷移 云測(cè)試任務(wù)調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.53
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景和研究意義8-9
• 1.2 云測(cè)試平臺(tái)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 云測(cè)試平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 虛擬機(jī)節(jié)能調(diào)度研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 測(cè)試任務(wù)調(diào)度研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容12
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 相關(guān)理論14-24
• 2.1 云測(cè)試平臺(tái)14-19
• 2.1.1 云計(jì)算14-16
• 2.1.2 云測(cè)試16-19
• 2.2 群智能算法19-23
• 2.2.1 粒子群算法19-21
• 2.2.2 遺傳算法21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 云測(cè)試的虛擬機(jī)節(jié)能遷移算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)24-34
• 3.1 虛擬機(jī)遷移能耗模型設(shè)計(jì)24-28
• 3.1.1 云測(cè)試節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移24-25
• 3.1.2 云測(cè)試節(jié)點(diǎn)能耗模型25-27
• 3.1.3 云測(cè)試物理節(jié)點(diǎn)的總功耗計(jì)算模型27-28
• 3.2 云測(cè)試虛擬機(jī)節(jié)能遷移算法設(shè)計(jì)28-33
• 3.2.1 虛擬機(jī)遷移代價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)28
• 3.2.2 資源反饋函數(shù)設(shè)計(jì)28-29
• 3.2.3 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)29-30
• 3.2.4 云測(cè)試虛擬機(jī)遷移算法實(shí)現(xiàn)30-33
• 3.3 本章小結(jié)33-34
• 第4章 云測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)34-46
• 4.1 任務(wù)調(diào)度算法關(guān)鍵函數(shù)設(shè)計(jì)34-38
• 4.1.1 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)34-36
• 4.1.2 映射編碼方案設(shè)計(jì)36
• 4.1.3 基于Min-Min算法的種群初始化方案設(shè)計(jì)36-38
• 4.2 任務(wù)調(diào)度算法的基因操作38-42
• 4.2.1 選擇操作38-39
• 4.2.2 交叉操作39-41
• 4.2.3 變異操作41-42
• 4.2.4 終止條件42
• 4.3 云測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)42-44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 第5章 云測(cè)試平臺(tái)任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-54
• 5.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)46-47
• 5.2 訪問控制模塊47-48
• 5.3 系統(tǒng)監(jiān)控模塊48-50
• 5.4 任務(wù)調(diào)度模塊50-51
• 5.5 虛擬機(jī)調(diào)度模塊51-52
• 5.6 測(cè)試引擎加載模塊52-53
• 5.7 本章小結(jié)53-54
• 第6章 實(shí)驗(yàn)與分析54-68
• 6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境54-59
• 6.1.1 實(shí)驗(yàn)配置54-57
• 6.1.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)57-59
• 6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析59-67
• 6.2.1 云測(cè)試虛擬機(jī)遷移方案結(jié)果分析59-61
• 6.2.2 云測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法的影響因素結(jié)果分析61-66
• 6.2.3 云測(cè)試任務(wù)調(diào)度算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析66-67
• 6.3 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果74-76
• 致謝76

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