本文關(guān)鍵詞：基于虛擬機(jī)整合的數(shù)據(jù)中心能耗節(jié)約與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化機(jī)制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著各種云服務(wù)規(guī)模的不斷增長,能耗節(jié)約和網(wǎng)絡(luò)性能已經(jīng)成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心中最重要研究問題中的兩個(gè)。近幾年來的研究工作一般會(huì)把這兩個(gè)問題分開考慮。其中,能耗節(jié)約主要集中于減少服務(wù)器能耗,即利用虛擬機(jī)整合,把虛擬機(jī)放置到更少數(shù)量的服務(wù)器上從而減少總體能耗。而網(wǎng)絡(luò)性能方面的研究通常會(huì)致力于提高網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性和能源效率,即通過使用新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或路由方案讓來提高數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性以及通過流量整合和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)來提高其能源效率。然而,很明顯,對虛擬機(jī)進(jìn)行整合會(huì)對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的流量分布產(chǎn)生影響,而流量分布是直接與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性和節(jié)能潛力相關(guān)的。因此,可以在進(jìn)行虛擬機(jī)整合時(shí),同時(shí)考慮減少服務(wù)器能耗和提高數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性以及節(jié)能潛力。又因?yàn)閿?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展性是數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展性的瓶頸,這樣一來,通過虛擬機(jī)整合,不僅可以減少數(shù)據(jù)中心能耗,還能提高數(shù)據(jù)中心的整體擴(kuò)展性。因此,我們提出在減少服務(wù)器能耗的同時(shí)也提高網(wǎng)絡(luò)性能表現(xiàn)。在本篇論文中,我們并沒有忽略虛擬機(jī)遷移代價(jià)。為了定量分析虛擬機(jī)遷移代價(jià),我們在擁有6個(gè)服務(wù)器的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上,利用VMware管理軟件進(jìn)行虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移,并對服務(wù)器能耗進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果定義了虛擬機(jī)遷移代價(jià)的成本函數(shù)。同樣,我們對服務(wù)器能耗和網(wǎng)絡(luò)流量代價(jià)的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行了定義�；谶@些代價(jià)函數(shù),我們正式定義了虛擬機(jī)復(fù)合兼并問題。我們證明了虛擬機(jī)復(fù)合兼并問題是NP完全的,并且除非P=NP,否則虛擬機(jī)復(fù)合兼并問題以3/2-ε因子不可近似。接下來,我們提出NICE算法來解決虛擬機(jī)復(fù)合兼并問題。NICE由三個(gè)子程序構(gòu)成,分別為FirstFit-Decr、Kernighan-Lin以及Greedy-Map。大量的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了NICE算法的有效性。總體來說,盡我們所知,我們是第一篇把虛擬機(jī)整合與網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化以及遷移代價(jià)結(jié)合起來的研究工作。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 數(shù)據(jù)中心 虛擬機(jī)整合 能耗節(jié)約 遷移代價(jià)
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP308
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-12
• 主要符號對照表12-13
• 第一章 緒論13-25
• 1.1 論文研究背景和意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究工作14-25
• 1.2.1 服務(wù)器節(jié)能方面14-16
• 1.2.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)16-22
• 1.2.3 本章小結(jié)22-25
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹25-39
• 2.1 云計(jì)算25-29
• 2.1.1 私有云25-26
• 2.1.2 公有云26
• 2.1.3 混合云26
• 2.1.4 云計(jì)算主要特性26-27
• 2.1.5 服務(wù)模式27-29
• 2.1.6 整體架構(gòu)29
• 2.2 數(shù)據(jù)中心29-32
• 2.2.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)31-32
• 2.3 虛擬化32-37
• 2.3.1 虛擬機(jī)技術(shù)32-35
• 2.3.2 虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移35-37
• 2.4 本章小結(jié)37-39
• 第三章 虛擬機(jī)復(fù)合兼并問題分析以及問題建模39-51
• 3.1 問題分析39-44
• 3.1.1 服務(wù)器能耗分析39-41
• 3.1.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的流量代價(jià)41-42
• 3.1.3 虛擬機(jī)遷移代價(jià)42-44
• 3.2 問題建模以及計(jì)算復(fù)雜性分析44-48
• 3.2.1 最優(yōu)化問題44-46
• 3.2.2 計(jì)算復(fù)雜度分析46-48
• 3.2.3 不可近似性證明48
• 3.3 本章小結(jié)48-51
• 第四章 算法NICE以及相應(yīng)仿真實(shí)驗(yàn)51-63
• 4.1 NICE51-55
• 4.1.1 First Fit-Decr子程序52-53
• 4.1.2 Kernighan-Lin子程序53-54
• 4.1.3 Greedy-Map子程序54-55
• 4.2 模擬實(shí)驗(yàn)55-61
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)定55-57
• 4.2.2 模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果57-61
• 4.3 本章小結(jié)61-63
• 全文總結(jié)63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄69-70
• 攻讀學(xué)位期間參與的項(xiàng)目70-72

【相似文獻(xiàn)】

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6 張逢U，

本文編號：426750