發(fā)布時間：2017-10-22 03:28

  本文關鍵詞：一種云計算環(huán)境下負載均衡敏感的聚類部署方法研究

  更多相關文章： 云計算 任務部署策略 負載均衡 聚類 啟發(fā)式

【摘要】：隨著當今互聯網技術的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的計算模式已經無法滿足當今用戶的需求，云計算(Cloud Computing)的出現改變了這一現狀，從云計算的提出到實現為企業(yè)和個人提供服務，云計算經歷了漫長的發(fā)展歷程。作為一種新興的計算模式和商業(yè)模式，云計算是繼效用計算、網格計算、分布式計算等最有前景和研究價值的方向，是一種新型的服務模式。云計算為用戶提供了基礎設施、平臺以及軟件的服務，并且通過互聯網將服務按需的提供給用戶。云計算的核心是基礎設施即服務(Infrastructure as a Service，IaaS)，它是云數據中心的底層框架，由于大量的物理主機資源具有一定的局限性，因此通過虛擬化技術創(chuàng)建批量的虛擬機以此來擴展底層IaaS云資源池，這樣就可以為企業(yè)和用戶按需的提供動態(tài)可伸縮的計算資源、存儲資源等，虛擬化技術的出現改變了硬件不可擴展的缺陷。云資源池中部署了大量的物理主機和虛擬機資源為用戶提供按需服務，用戶的請求和資源的調度是很頻繁的，每臺物理主機的資源剩余量(包括CPU剩余和內存剩余)是時刻變化的，并不能保證每次都將任務放到資源剩余量最大的物理主機上。針對目前云數據中心大多數物理主機負載過重而導致云數據中心整體負載不均衡的問題，本文針對云計算數據中心負載均衡敏感問題對部署任務的物理主機選擇問題進行深入研究。 任務部署方法已經成為綠色云數據中心的研究熱點，實際就是部署任務物理主機選擇問題的研究。由于它是一個優(yōu)化問題，那么就需要找到一個或多個評價標準。目前，針對部署任務的研究主要以節(jié)能或負載均衡作為衡量標準，而本文所要研究的是針對云數據中心負載均衡的任務部署問題。它旨在尋找這樣一個部署方法，首先，使得根據該部署策略在與其它部署策略中部署任務的失效數相對最少；其次，根據該策略完成任務部署后云數據中心具有一個相對最佳的負載均衡度；最后，使用該任務部署策略與其他部署策略相比，云數據中心整體具有相對更高的吞吐率，優(yōu)化了數據中心對外服務性能。最重要的是上述三方面要在保證部署任務的性能和效率約束的前提下實現。為了實現任務的高效部署、云數據中心的性能最佳以及負載均衡，本文提出了一種云計算環(huán)境下的負載均衡敏感的聚類部署方法。它的主要思想包括兩個部分：首先它根據物理主機性能的適應度函數，對云數據中心中的全部物理主機進行一個約束條件限制，從而實現一個具有全局搜索能力的任務部署策略。其次，，將使用改進的聚類算法，進一步優(yōu)化和完善最終得到的聚類結果。進而整個方法實現了云數據中心長期的負載均衡。本文的具體工作如下： （1）詳細的闡述了本文的研究背景以及研究意義，介紹了當今國內外在實現云數據中心負載均衡方面的研究現狀，著重介紹了動態(tài)負載均衡、靜態(tài)負載均衡以及影響負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移研究進展，并且詳細的分析了相關研究的優(yōu)點與不足。 （2）首先介紹了云計算的架構和基本概念。并且詳細的介紹了負載均衡的概念和一些實現負載均衡的算法。最后對本文所用到的聚類算法和CloudSim仿真平臺進行了簡要的介紹。 （3）給出了任務部署方法模型、系統(tǒng)架構，并詳細的描述了它的邏輯執(zhí)行流程。在此基礎上提出了一種云計算環(huán)境下負載均衡敏感的聚類部署方法LB-C（LoadBalancing Using Clustering）。LB-C是一個基于改進聚類的啟發(fā)式任務部署優(yōu)化算法。本文給出了LB-C的具體設計與實現，提出的任務部署策略既能高效的尋找部署任務最佳的物理主機，又能長期的實現云數據中心負載均衡。 （4）通過對比實驗對LB-C算法進行了有效的評估。實驗結果表明，與現有的研究進行比較，LB-C明顯減少了部署任務的失效數，提高了云數據中心的吞吐率，優(yōu)化了數據中心對外服務性能，具有更好的負載均衡效果，使云數據中心的運營更加綠色、高效。
【關鍵詞】：云計算 任務部署策略 負載均衡 聚類 啟發(fā)式
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究意義和背景11-13
• 1.2 相關研究現狀13-15
• 1.3 本文組織結構15-17
• 第2章 相關知識介紹17-27
• 2.1 云計算簡介17-19
• 2.1.1 云計算的概念17
• 2.1.2 云計算的分類17-19
• 2.1.3 云計算的特點19
• 2.2 虛擬化技術介紹19-22
• 2.3 任務部署策略22-23
• 2.4 負載均衡23-24
• 2.4.1 負載均衡算法的分類23-24
• 2.4.2 評價負載均衡算法的標準24
• 2.5 聚類算法24-25
• 2.6 CloudSim25-27
• 第3章 一種負載均衡敏感的任務部署策略模型及架構27-39
• 3.1 任務部署策略的架構模型27-28
• 3.2 任務部署策略的邏輯結構28-31
• 3.3 負載均衡敏感的任務部署策略模型的預測策略31
• 3.4 負載均衡敏感的任務部署策略模型的各個功能模塊內部實現31-39
• 3.4.1 用戶模塊的實現31-32
• 3.4.2 系統(tǒng)內部監(jiān)控模塊的實現32-33
• 3.4.3 系統(tǒng)內部形式化模塊的實現33-34
• 3.4.4 系統(tǒng)內部預測模塊的實現34-35
• 3.4.5 系統(tǒng)內部LB-C主算法模塊的實現35-36
• 3.4.6 系統(tǒng)內部部署控制模塊的實現36-37
• 3.4.7 主機集群模塊的實現37-39
• 第4章 一種云計算環(huán)境下負載均衡敏感的聚類部署方法LB-C39-49
• 4.1 問題的提出39-40
• 4.2 LB-C算法的主要思想40-41
• 4.3 LB-C算法的實現41-44
• 4.3.1 LB-C算法的具體實現過程41-43
• 4.3.2 LB-C算法的思想來源43-44
• 4.4 實驗結果與分析44-49
• 4.4.1 實驗場景44
• 4.4.2 MakeSpan的比較44-45
• 4.4.3 負載均衡度的比較45-47
• 4.4.4 對外服務性能的比較47-48
• 4.4.5 部署任務的失效數的比較48-49
• 第5章 總結與展望49-51
• 參考文獻51-55
• 作者簡介及在學期間所取得的科研成果55-56
• 致謝56

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前8條

1 陳偉;張玉芳;熊忠陽;;動態(tài)反饋的異構集群負載均衡算法的實現[J];重慶大學學報;2010年02期

2 蘇命峰;;三種LVS負載均衡模式及性能研究[J];自動化與信息工程;2011年06期

3 陳國斌;;一種分布式動態(tài)負載均衡調度算法[J];廣西師范學院學報(自然科學版);2014年01期

4 張永立;胡杰;張根寶;;Linux集群心跳檢測方法的研究與實現[J];化工自動化及儀表;2010年06期

5 李坤;王百杰;;服務器集群負載均衡技術研究及算法比較[J];計算機與現代化;2009年08期

6 王磊;;并行計算技術綜述[J];信息技術;2012年10期

7 朱世平;動態(tài)負載平衡算法設計的新途徑[J];計算機工程與設計;1995年03期

8 鄒暉,羅省賢;機群并行系統(tǒng)與網絡并行計算環(huán)境[J];物探化探計算技術;2001年04期

本文編號：1076570