伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,企業(yè)所需處理的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式的增長趨勢,計(jì)算領(lǐng)域需要對大規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對企業(yè)計(jì)算能力的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出自身架構(gòu)現(xiàn)有的計(jì)算能力,所以需要不斷加大系統(tǒng)硬件投入來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的可伸縮性,云計(jì)算也應(yīng)運(yùn)而生。云計(jì)算具有按需付費(fèi)、即買即付、靈活可擴(kuò)展、規(guī)模經(jīng)濟(jì)等顯著優(yōu)勢,使用云計(jì)算可以幫助企業(yè)降低大量軟硬件成本、節(jié)約前期基礎(chǔ)設(shè)施的投入以及后期運(yùn)行維護(hù)成本,從而逐漸在企業(yè)中得到應(yīng)用。在云計(jì)算的優(yōu)勢被越來越多企業(yè)認(rèn)可的同時(shí),其安全性也受到了企業(yè)的高度重視。使用私有云可以大大降低遷移的安全風(fēng)險(xiǎn),從而越來越多的企業(yè)都逐漸推出了自己的云計(jì)算平臺和云平臺服務(wù)�，F(xiàn)階段,企業(yè)私有云計(jì)算系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題在于如何實(shí)現(xiàn)資源高效分配,在達(dá)到用戶的滿意度的基礎(chǔ)上,降低企業(yè)私有云數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行成本,同時(shí)減少達(dá)成的服務(wù)水平協(xié)議違約率。因此,研究企業(yè)私有云中的資源最優(yōu)分配,在滿足用戶滿意度的同時(shí)有效降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營成本就變得非常必要,為此本文借鑒運(yùn)籌學(xué)中的排隊(duì)理論以及隨機(jī)模型,以減少活躍物理機(jī)數(shù)量同時(shí)達(dá)到用戶滿意度為目標(biāo),針對企業(yè)私有云環(huán)境中的有限資源如何高效分配的問題,構(gòu)建了資源調(diào)度的休假排隊(duì)模... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外研究述評
    1.3 研究內(nèi)容與方法
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 云計(jì)算
    2.2 數(shù)據(jù)中心
    2.3 虛擬化技術(shù)和資源分配
    2.4 凸優(yōu)化理論
        2.4.1 凸優(yōu)化的定義
        2.4.2 拉格朗日對偶函數(shù)
    2.5 隨機(jī)過程與排隊(duì)論基礎(chǔ)
        2.5.1 隨機(jī)過程與馬爾科夫過程
        2.5.2 排隊(duì)論及休假排隊(duì)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 云服務(wù)器資源調(diào)度的休假排隊(duì)模型
    3.1 擬生滅過程與條件隨機(jī)分解
        3.1.1 擬生滅過程
        3.1.2 條件隨機(jī)分解定理
    3.2 云服務(wù)器資源調(diào)度的休假排隊(duì)模型的構(gòu)建及分析
        3.2.1 模型描述
        3.2.2 模型構(gòu)建
        3.2.3 部分物理機(jī)休假模型
    3.3 云服務(wù)器最優(yōu)數(shù)量分析
        3.3.1 云服務(wù)器數(shù)量的優(yōu)化模型
        3.3.2 模型穩(wěn)態(tài)指標(biāo)分析
        3.3.3 條件隨機(jī)分解
        3.3.4 云服務(wù)器最優(yōu)數(shù)量
    3.4 本章小結(jié)
第4章 云數(shù)據(jù)中心資源分配模型與算法
    4.1 云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)管理框架
    4.2 云數(shù)據(jù)中心資源分配模型構(gòu)建
    4.3 云數(shù)據(jù)中心資源分配模型分析
    4.4 云數(shù)據(jù)中心資源分配算法
        4.4.1 算法描述
        4.4.2 算法性能分析
        4.4.3 算法實(shí)施
    4.5 云數(shù)據(jù)中心資源分配模型討論
        4.5.1 效用函數(shù)討論
        4.5.2 資源分配算法
    4.6 本章小結(jié)
第5章 云數(shù)據(jù)中心資源分配仿真與實(shí)驗(yàn)
    5.1 小規(guī)模數(shù)據(jù)中心仿真與實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 場景描述
        5.1.2 結(jié)果與性能分析
    5.2 算法參數(shù)與性能分析
    5.3 大規(guī)模數(shù)據(jù)中心仿真與實(shí)驗(yàn)
        5.3.1 場景描述
        5.3.2 結(jié)果與性能分析
        5.3.3 算法性能與其他算法對比分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]企業(yè)信息化背景下云計(jì)算技術(shù)安全管理及對策研究——評《云計(jì)算開發(fā)與安全》[J]. 邱有春.  中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù). 2020(03)
[2]“云計(jì)算”環(huán)境中的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題分析[J]. 肖宏亮.  信息技術(shù)與信息化. 2020(01)
[3]虛擬化技術(shù)在新一代云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用研究[J]. 甘云志.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2020(01)
[4]基于負(fù)載優(yōu)化的虛擬機(jī)放置方法[J]. 閆健恩,張宏莉,許海燕.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2019(06)
[5]綠色云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能耗資源調(diào)度優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 祝旭.  無線互聯(lián)科技. 2019(11)
[6]虛擬化與云計(jì)算技術(shù)在企業(yè)信息化中的應(yīng)用[J]. 賈焰宇.  中國高新科技. 2019(05)
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[10]基于虛擬機(jī)遷移的云計(jì)算中心節(jié)能調(diào)度算法[J]. 施偉,劉鎮(zhèn).  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2018(01)

博士論文
[1]存儲敏感的云服務(wù)優(yōu)化重部署關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 閆慧寧.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]云計(jì)算環(huán)境中基于多目標(biāo)優(yōu)化的資源調(diào)度研究[D]. 姚力.武漢科技大學(xué) 2017
[2]基于M/M/n排隊(duì)模型的云資源調(diào)度策略研究[D]. 游卓浩.電子科技大學(xué) 2014
[3]PaaS模式下私有云政務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙小肖.曲阜師范大學(xué) 2013



本文編號：3387441