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云計(jì)算環(huán)境下數(shù)據(jù)管理與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化策略研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-30 09:31

  本文關(guān)鍵詞:云計(jì)算環(huán)境下數(shù)據(jù)管理與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化策略研究


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【摘要】:云計(jì)算拓寬了用戶可訪問資源的范圍,構(gòu)建了一種以服務(wù)形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構(gòu),成為當(dāng)前多種信息應(yīng)用部署和擴(kuò)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)環(huán)境。云計(jì)算強(qiáng)化了面向服務(wù)計(jì)算的理念,其處理的對象被視為來自用戶的各類數(shù)據(jù),滿足用戶需求和實(shí)現(xiàn)資源利用效率的提高是云計(jì)算系統(tǒng)處理和優(yōu)化管理各類數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)。受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、資源分布情況、服務(wù)形態(tài),以及模式等因素的影響,數(shù)據(jù)的優(yōu)化管理和高效調(diào)度問題面臨諸多挑戰(zhàn)。 在總結(jié)云計(jì)算中數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化調(diào)度成果的基礎(chǔ)上,本文分別從數(shù)據(jù)的利用效率、各類環(huán)境因素的影響和物理節(jié)點(diǎn)失效等角度,重點(diǎn)考慮了運(yùn)營成本最優(yōu)化的問題,從數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化調(diào)度的角度進(jìn)行了較深入的探討,給出了基于熱度的數(shù)據(jù)部署策略、部署節(jié)點(diǎn)性能的綜合度量方法和應(yīng)對節(jié)點(diǎn)失效的數(shù)據(jù)修復(fù)機(jī)制,并通過仿真和實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行了驗(yàn)證。成果將有利于云計(jì)算服務(wù)提供商在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,實(shí)現(xiàn)運(yùn)營成本的優(yōu)化,具有較大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 本文的主要研究工作和創(chuàng)新成果如下。 1)提出了基于熱度的數(shù)據(jù)塊優(yōu)化存儲(chǔ)策略,實(shí)現(xiàn)了服務(wù)成本最優(yōu)的數(shù)據(jù)塊部署。針對常采用的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊和分布式冗余存儲(chǔ)的機(jī)制,引入數(shù)據(jù)塊熱度(用戶對數(shù)據(jù)塊的興趣需求)的概念,給出了不同熱度數(shù)據(jù)塊應(yīng)具備的最優(yōu)冗余存儲(chǔ)個(gè)數(shù);進(jìn)一步考慮被用來部署服務(wù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的成本差異,得到了一種滿足用戶需求的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊的最小服務(wù)成本策略;通過引入調(diào)整因子,得到可針對不同負(fù)載情況的自適應(yīng)數(shù)據(jù)塊最小服務(wù)成本策略。 2)提出了一種刻畫可用節(jié)點(diǎn)服務(wù)性能的綜合度量方法,能實(shí)現(xiàn)多指標(biāo)影響下的數(shù)據(jù)塊優(yōu)化調(diào)度部署。針對數(shù)據(jù)塊的業(yè)務(wù)特性,從節(jié)點(diǎn)成本、負(fù)載率、帶寬、網(wǎng)絡(luò)延遲和任務(wù)的計(jì)算復(fù)雜度等角度考慮了備選部署節(jié)點(diǎn)的綜合效用值,給出一種綜合效用評價(jià)指標(biāo),并在此基礎(chǔ)上,得到了服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度模型和策略。 3)給出了一種能夠應(yīng)對節(jié)點(diǎn)失效的數(shù)據(jù)恢復(fù)方法,保證在服務(wù)總成本最小的情況下數(shù)據(jù)的高效恢復(fù)和使用。為應(yīng)對云計(jì)算系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)失效帶來的數(shù)據(jù)丟失和錯(cuò)誤,我們提出了一種基于差異對待的數(shù)據(jù)重新備份和部署機(jī)制,考慮數(shù)據(jù)塊的熱度,設(shè)計(jì)了選擇性恢復(fù)算法和成本矩陣調(diào)整因子,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的彈性恢復(fù),并在不改變存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊最小服務(wù)總成本的情況下,提高了用戶對內(nèi)容訪問的服務(wù)性能。
【關(guān)鍵詞】:云計(jì)算 云存儲(chǔ) 節(jié)點(diǎn)失效 服務(wù)成本 服務(wù)質(zhì)量
【學(xué)位授予單位】:北京科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP333;TP315
【目錄】:
  • 致謝4-5
  • 摘要5-7
  • Abstract7-12
  • 插圖清單12-14
  • 附表清單14-15
  • ~.寫清單15-16
  • 1 引言16-24
  • 1.1 課題研究背景16-19
  • 1.2 課題研究意義19
  • 1.3 研究內(nèi)容與成果19-22
  • 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)22-24
  • 2 背景知識(shí)與相關(guān)工作24-44
  • 2.1 本章引論24
  • 2.2 云計(jì)算及其關(guān)鍵技術(shù)24-38
  • 2.2.1 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)25-26
  • 2.2.2 云計(jì)算的服務(wù)模式26-27
  • 2.2.3 云計(jì)算的優(yōu)勢分析27-28
  • 2.2.4 云計(jì)算的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀28-30
  • 2.2.5 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)及現(xiàn)狀30-38
  • 2.3 云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)管理與任務(wù)調(diào)度存在的問題38-43
  • 2.3.1 數(shù)據(jù)管理38-41
  • 2.3.2 任務(wù)調(diào)度41-42
  • 2.3.3 容錯(cuò)機(jī)制42-43
  • 2.4 本章小結(jié)43-44
  • 3 云計(jì)算環(huán)境下成本優(yōu)化存儲(chǔ)策略44-67
  • 3.1 本章引論44
  • 3.2 相關(guān)工作與問題描述44-48
  • 3.2.1 相關(guān)工作46-47
  • 3.2.2 問題描述47-48
  • 3.3 數(shù)學(xué)模型48-53
  • 3.3.1 術(shù)語與符號48-49
  • 3.3.2 最小成本的數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)模型49-50
  • 3.3.3 最優(yōu)存儲(chǔ)策略的存在性分析50-53
  • 3.4 模型參數(shù)討論53-54
  • 3.4.1 服務(wù)成本53
  • 3.4.2 數(shù)據(jù)塊副本個(gè)數(shù)函數(shù)53-54
  • 3.4.3 服務(wù)質(zhì)量54
  • 3.5 優(yōu)化策略54-60
  • 3.5.1 成本矩陣調(diào)整因子55
  • 3.5.2 模型(3-1)的MCSB策略55-57
  • 3.5.3 模型(3-2)的MCSB策略57-58
  • 3.5.4 自適應(yīng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的存儲(chǔ)策略58-60
  • 3.6 實(shí)驗(yàn)分析60-65
  • 3.6.1 環(huán)境設(shè)置60-61
  • 3.6.2 結(jié)果分析61-65
  • 3.7 本章小結(jié)65-67
  • 4 云計(jì)算環(huán)境下一種服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度策略67-87
  • 4.1 本章引言67
  • 4.2 相關(guān)工作和問題分析67-71
  • 4.2.1 相關(guān)工作68-70
  • 4.2.2 問題分析70-71
  • 4.3 服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度架構(gòu)71-78
  • 4.3.1 任務(wù)初始化71-72
  • 4.3.2 網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系的建立72-74
  • 4.3.3 服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)等級74
  • 4.3.4 數(shù)學(xué)模型74-78
  • 4.4 任務(wù)調(diào)度策略78-81
  • 4.4.1 系統(tǒng)負(fù)載78
  • 4.4.2 任務(wù)調(diào)度策略78-81
  • 4.5 實(shí)驗(yàn)分析81-86
  • 4.5.1 合理性分析81-82
  • 4.5.2 整個(gè)系統(tǒng)的服務(wù)性能測試82-86
  • 4.6 本章小結(jié)86-87
  • 5 云節(jié)點(diǎn)失效情況下的資源部署優(yōu)化策略87-104
  • 5.1 本章引論87
  • 5.2 相關(guān)工作與問題描述87-91
  • 5.2.1 相關(guān)工作88-90
  • 5.2.2 問題描述90-91
  • 5.3 數(shù)學(xué)模型91-94
  • 5.3.1 符號和定義91-92
  • 5.3.2 數(shù)據(jù)選擇性恢復(fù)算法92-93
  • 5.3.3 數(shù)學(xué)模型93-94
  • 5.4 模型參數(shù)確定94-95
  • 5.5 優(yōu)化策略95-99
  • 5.5.1 成本優(yōu)化95-96
  • 5.5.2 資源部署優(yōu)化策略96-99
  • 5.6 實(shí)驗(yàn)分析99-103
  • 5.7 本章小結(jié)103-104
  • 6 總結(jié)與展望104-106
  • 6.1 論文工作總結(jié)104
  • 6.2 未來展望104-106
  • 參考文獻(xiàn)106-118
  • 作者簡歷及在學(xué)研究成果118-123
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集123

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馬艷;龔斌;鄒立達(dá);;基于平衡定價(jià)和成本梯度的科學(xué)工作流調(diào)度策略[J];電子學(xué)報(bào);2010年10期

2 吳吉義;傅建慶;平玲娣;謝琪;;一種對等結(jié)構(gòu)的云存儲(chǔ)系統(tǒng)研究[J];電子學(xué)報(bào);2011年05期

3 孫大為;常桂然;李鳳云;王川;王興偉;;一種基于免疫克隆的偏好多維QoS云資源調(diào)度優(yōu)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2011年08期

4 李建江;崔健;王聃;嚴(yán)林;黃義雙;;MapReduce并行編程模型研究綜述[J];電子學(xué)報(bào);2011年11期

5 李建敦;彭俊杰;張武;;云存儲(chǔ)中一種基于布局的虛擬磁盤節(jié)能調(diào)度方法[J];電子學(xué)報(bào);2012年11期

6 劉田甜;李超;胡慶成;張桂剛;;云環(huán)境下多副本管理綜述[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2011年S3期

7 崔杰;李陶深;蘭紅星;;基于Hadoop的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)設(shè)計(jì)與開發(fā)[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2012年S1期

8 林闖;田源;姚敏;;綠色網(wǎng)絡(luò)和綠色評價(jià):節(jié)能機(jī)制、模型和評價(jià)[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2011年04期

9 王珊;王會(huì)舉;覃雄派;周p,

本文編號:758505


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