本文關(guān)鍵詞：信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)虛擬資源調(diào)度算法設(shè)計(jì)與分析

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【摘要】：作為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的重要構(gòu)成部分,物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算已經(jīng)被應(yīng)用于生活的方方面面。然而隨著物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及海量終端的接入,海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算、存儲(chǔ)能力提出了巨大的挑戰(zhàn)。云計(jì)算技術(shù)以其強(qiáng)大的計(jì)算存儲(chǔ)能力為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)提供了新的思路,物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算技術(shù)的融合成為研究的熱點(diǎn)。本文分析了物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算融合的必要性,介紹了一種面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求的采用云計(jì)算技術(shù)的信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),它作為物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的平臺(tái)中間件層,是云計(jì)算技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)中的應(yīng)用;它借助虛擬化技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)硬件資源的虛擬化和統(tǒng)一管理,并為物聯(lián)網(wǎng)提供強(qiáng)大的存儲(chǔ)計(jì)算能力。如何進(jìn)行虛擬資源調(diào)度、完成虛擬機(jī)的映射與遷移,是物聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)必須考慮的問(wèn)題,同樣也是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的虛擬機(jī)映射問(wèn)題,本文提出了一種基于多立方體的虛擬機(jī)映射算法。該映射算法將資源向量化表示,采用三維向量裝箱問(wèn)題模型和多立方體模型,并結(jié)合互補(bǔ)資源準(zhǔn)則和最小不均衡度準(zhǔn)則,完成虛擬機(jī)映射。仿真結(jié)果證明該虛擬機(jī)映射算法在提高資源利用率、降低能耗方面,存在明顯的優(yōu)勢(shì)。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的虛擬機(jī)遷移問(wèn)題,本文提出了一種基于最小負(fù)載不均衡度的虛擬機(jī)遷移算法。該遷移算法采用多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題模型,以最小化三維資源不均衡度為目標(biāo)函數(shù),并結(jié)合多目標(biāo)遺傳算法,完成虛擬機(jī)遷移。仿真結(jié)果表明該虛擬機(jī)遷移算法能夠有效實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,降低遷移代價(jià)。
【關(guān)鍵詞】：物聯(lián)網(wǎng) 信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái) 虛擬資源調(diào)度 多立方體
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6;TP391.44;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 縮略詞表8-9
• 第一章 緒論9-18
• 1.1 研究背景與意義9-15
• 1.1.1 物聯(lián)網(wǎng)9-10
• 1.1.2 云計(jì)算10-13
• 1.1.3 物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算的融合13-14
• 1.1.4 信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)虛擬資源調(diào)度14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.1 物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)虛擬資源調(diào)度研究現(xiàn)狀16
• 1.3 本文主要內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)16-18
• 1.3.1 主要內(nèi)容16-17
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求的信息服務(wù)平臺(tái)及虛擬資源調(diào)度18-25
• 2.1 基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)18-20
• 2.1.1 感知層19
• 2.1.2 接入承載層19
• 2.1.3 平臺(tái)中間件層19
• 2.1.4 應(yīng)用層19-20
• 2.2 面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求的信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)20-21
• 2.3 信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)虛擬資源調(diào)度相關(guān)技術(shù)21-24
• 2.3.1 虛擬化21-22
• 2.3.2 VM映射22-23
• 2.3.3 VM遷移23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于多立方體的信息數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)VM映射算法25-42
• 3.1 基本概念25-27
• 3.1.1 VM請(qǐng)求25
• 3.1.2 三維向量裝箱問(wèn)題25-26
• 3.1.3 PM負(fù)載等級(jí)26-27
• 3.1.4 映射時(shí)間27
• 3.1.5 互補(bǔ)資源準(zhǔn)則27
• 3.1.6 最小不均衡度準(zhǔn)則27
• 3.2 VM映射算法的目標(biāo)27-28
• 3.2.1 負(fù)載均衡27-28
• 3.2.2 節(jié)能28
• 3.2.3 映射時(shí)間28
• 3.3 基于多立方體的VM映射算法28-35
• 3.3.1 約束條件與目標(biāo)28-29
• 3.3.2 單立方體資源模型29-30
• 3.3.3 多立方體資源模型30-33
• 3.3.4 算法流程33-35
• 3.4 其他VM映射算法簡(jiǎn)介35-38
• 3.4.1 首次適應(yīng)算法35-36
• 3.4.2 循環(huán)首次適應(yīng)算法36-37
• 3.4.3 最佳適應(yīng)算法37-38
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析38-41
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置38
• 3.5.2 目標(biāo)PM集的大小比較38-39
• 3.5.3 PM使用量的比較39-40
• 3.5.4 映射時(shí)間比較40-41
• 3.5.5 實(shí)驗(yàn)總結(jié)41
• 3.6 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于最小負(fù)載不均衡度的信息服務(wù)平臺(tái)VM遷移算法42-61
• 4.1 VM遷移算法評(píng)價(jià)參數(shù)42-44
• 4.1.1 遷移代價(jià)42-43
• 4.1.2 負(fù)載不均衡度43-44
• 4.2 VM遷移算法的目標(biāo)44
• 4.2.1 負(fù)載均衡44
• 4.2.2 能耗44
• 4.3 VM遷移算法的內(nèi)容44-45
• 4.3.1 遷移時(shí)刻的選擇44-45
• 4.3.2 遷移VM的選擇45
• 4.3.3 目標(biāo)PM的選擇45
• 4.4 遺傳算法簡(jiǎn)介45-49
• 4.4.1 傳統(tǒng)遺傳算法46-48
• 4.4.2 多目標(biāo)遺傳算法48-49
• 4.4.3 遺傳算法的應(yīng)用49
• 4.5 基于最小負(fù)載不均衡度的VM遷移算法49-56
• 4.5.1 遷移時(shí)刻的選擇50
• 4.5.2 遷移VM的選擇50-51
• 4.5.3 目標(biāo)PM的選擇51-56
• 4.5.4 算法流程56
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-60
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與參數(shù)設(shè)置57
• 4.6.2 基于最小負(fù)載均衡的VM遷移算法57-58
• 4.6.3 本章算法與枚舉遷移算法的比較58-60
• 4.7 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)與展望61-63
• 5.1 總結(jié)61
• 5.2 展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 附錄1 程序清單67-68
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文68-69
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利69-70
• 附錄4 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目70-71
• 致謝71

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