本文選題：網(wǎng)絡(luò)測量　切入點(diǎn)：云服務(wù)　出處：《北京科技大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：云計(jì)算依托于網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了一種以服務(wù)形式分配資源和信息的架構(gòu),成為服務(wù)科學(xué)的一種實(shí)現(xiàn),并極大的滿足了各類用戶的需求。隨著云服務(wù)的增加,用戶需求的不斷增長,云平臺及云服務(wù)的提供商受到諸多因素,如網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量狀況、網(wǎng)絡(luò)資源分布情況以及云計(jì)算服務(wù)模式等的影響,在所提供服務(wù)的效率和效益上面臨諸多挑戰(zhàn)。為了解決云用戶的服務(wù)優(yōu)化問題,本文首先將云用戶分為兩類：根據(jù)用戶所需求服務(wù)的特性的不同,將單個(gè)用戶服務(wù)資源消耗相對較少、占用服務(wù)資源時(shí)間相對較短、服務(wù)實(shí)時(shí)性要求相對較高的一類用戶定義為輕量級云用戶；將單個(gè)用戶服務(wù)資源消耗相對較多、占用服務(wù)資源時(shí)間相對較長、服務(wù)實(shí)時(shí)性要求相對較低的一類用戶定義為重量級云用戶。由于這兩類用戶服務(wù)特性的不同,本文將輕量級云用戶存在的服務(wù)問題抽象為一個(gè)服務(wù)請求優(yōu)化的問題,而重量級云用戶則抽象為一個(gè)服務(wù)部署優(yōu)化的問題。據(jù)此,本文著重考慮對服務(wù)的“網(wǎng)絡(luò)”方面的屬性進(jìn)行優(yōu)化：通過對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的調(diào)研,發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中存在的問題,然后針對問題,對這兩類用戶分別給出了優(yōu)化解決方案,進(jìn)而通過數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。本文獲得的研究成果具有可應(yīng)用性,將幫助不同層次的云服務(wù)提供商在保證用戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化以及成本的降低,對指導(dǎo)行業(yè)的發(fā)展具有較大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文所獲得的主要研究及創(chuàng)新成果如下：(1)本研究提出了創(chuàng)新性的抓包丟包率預(yù)測方法,并糾正了當(dāng)前學(xué)術(shù)界對TCP時(shí)間戳利用率的錯(cuò)誤描述。同時(shí),本研究首次發(fā)現(xiàn)了伸展響應(yīng)現(xiàn)象在互聯(lián)網(wǎng)上的大量存在,并通過對比實(shí)驗(yàn),深入分析了不同往返延遲測量技術(shù)的優(yōu)劣以及延遲的分布情況；(2)針對第一個(gè)研究點(diǎn)所發(fā)現(xiàn)的問題,本研究給出了一個(gè)云網(wǎng)絡(luò)整體的優(yōu)化方案；在此方案下,針對輕量級用戶的服務(wù)請求優(yōu)化問題提出了一種優(yōu)化策略。策略包括一種云服務(wù)器負(fù)載的預(yù)測方法以及相應(yīng)的服務(wù)請求優(yōu)化算法,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了負(fù)載預(yù)測方法和算法的有效性與高效性；(3)本研究深入考慮了重量級云用戶的服務(wù)部署問題,利用集合論和矩陣的相關(guān)數(shù)學(xué)知識將此問題建模為一個(gè)二次分配問題的變形,并提出一種改進(jìn)型的模擬退火算法進(jìn)行了服務(wù)部署的優(yōu)化。本研究給出了算法的詳細(xì)細(xì)節(jié)并通過數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的可用性和高效性。
[Abstract]:Cloud computing based on network, construct a distribution in the form of service resources and information architecture, has become a scientific service, and to satisfy the needs of various users. With the increase of cloud services, increasing user demand, cloud platform and cloud service providers by many factors, such as the service quality of the network status, influence of cyber source distribution and cloud computing service mode, faces many challenges in the efficiency and effectiveness of services provided. In order to solve the problem of optimization of the cloud service users, the cloud users are divided into two categories: according to the characteristics of the different needs of the user service, single user service the consumption of resources is relatively small, service resources occupy a relatively short time, and the real-time requirement of a user defined relatively lightweight cloud users; single user service resource consumption is relatively Many service resources occupied a relatively long period of time, a kind of user defined requirements of real-time services is relatively low for the heavyweight cloud users. Because these two types of user service characteristics, the service problems of lightweight cloud users is abstracted as a service request optimization problem, and the user is abstracted as a heavyweight cloud a service deployment optimization problem. Therefore, this paper focuses on the service of "network" attribute optimization: through the investigation of the existing network, find the problems that exist in the network, and then solve the problem, the two kinds of users are given the optimization solution, and through numerical simulation are verified. The research results of this paper can be applied, will help the different levels of cloud service providers to ensure the user quality of service at the same time, optimize resources and reduce the cost of, Has great theoretical and practical significance for guiding the development of the industry. The main research and innovation achievements obtained in this thesis are as follows: (1) this study proposes the prediction method of capture innovative packet loss rate, and correct the current academic circles to describe the TCP timestamp utilization rate error. At the same time, the study found for the first time stretching in response to the phenomenon of the Internet, and through the contrast experiment, analyzes the advantages and disadvantages of round-trip delay measurement and distribution delay; (2) found in the first study of the problem, this paper presents the optimization scheme of a whole cloud network; under this scheme, the lightweight user service request optimization problem and proposes a novel optimization strategy. Strategies include a cloud server load prediction method and the corresponding service request optimization algorithm, finally proved by simulation experiment The effectiveness and efficiency of the load forecasting method and algorithm; (3) this study deeply considered the problem of heavyweight service deployment of cloud users, using mathematical knowledge set theory and matrix of this problem is modeled as a two distribution of deformation, and proposes an improved simulated annealing algorithm is optimized service deployment. This paper presents the details of the algorithm and the numerical simulation experiments prove the availability and efficiency of the algorithm.

【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】：2016
【分類號】：TP393.06

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本文編號：1653193