【摘要】：云計算的快速發(fā)展已經(jīng)顛覆了傳統(tǒng)IT架構(gòu),它給傳統(tǒng)物理資源的利用帶來了新的方向。云計算利用虛擬化技術(shù)將物理資源虛擬化成資源池,根據(jù)用戶的需求以動態(tài)、可伸縮的形式將資源分配給用戶。隨著云平臺的規(guī)模不斷增大,單純擴(kuò)大規(guī)模并不能解決數(shù)據(jù)中心資源利用率低、能耗過高以及系統(tǒng)負(fù)載不均衡的問題。針對以上問題,本文立足在開源云計算平臺OpenStack上,結(jié)合國內(nèi)外云計算資源調(diào)度算法,對OpenStack缺乏動態(tài)資源調(diào)度問題進(jìn)行深入研究。主要工作如下:首先,對云計算的概念和相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,著重分析現(xiàn)有云環(huán)境下資源調(diào)度算法。接著介紹OpenStack平臺和相關(guān)組件,并指出Nova模塊和Swift模塊中調(diào)度算法的缺陷。其次,針對OpenStack平臺調(diào)度算法的缺陷,結(jié)合前人的研究成果,提出基于灰色馬爾科夫的動態(tài)資源調(diào)度算法。該算法通過改進(jìn)灰色馬爾科夫預(yù)測模型對運(yùn)行節(jié)點(diǎn)上的負(fù)載信息進(jìn)行預(yù)測,通過節(jié)點(diǎn)負(fù)載信息的未來趨勢配合虛擬機(jī)動態(tài)調(diào)度機(jī)制以及事先設(shè)定的負(fù)載信息上、下限閾值來動態(tài)調(diào)度虛擬機(jī)。仿真結(jié)果表明,基于灰色馬爾科夫的動態(tài)資源調(diào)度算法與OpenStack默認(rèn)的靜態(tài)調(diào)度策略及其它算法相比,能夠有效提升節(jié)點(diǎn)資源利用率、減少系統(tǒng)能耗以及實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載均衡。最后,針對在云存儲環(huán)境下,因任務(wù)數(shù)量增加而導(dǎo)致系統(tǒng)讀寫速度急劇下降且系統(tǒng)負(fù)載不均衡的問題,本文提出基于Swift的混沌粒子群算法。該算法通過改進(jìn)粒子群算法中的慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子,令它們自適應(yīng)變化,增強(qiáng)算法搜索能力,提高搜索精度。通過引入混沌優(yōu)化理論和早熟判斷機(jī)制來解決粒子群算法在迭代過程中容易陷入局部最優(yōu)的問題。仿真結(jié)果表明,在高負(fù)載情況下,基于Swift的混沌粒子群算法能夠有效地提升系統(tǒng)的讀寫速度,并且使系統(tǒng)達(dá)到負(fù)載均衡的狀態(tài)。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09

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本文編號：2619688