本文選題：云計算　切入點：建模　出處：《北京交通大學》2017年碩士論文

【摘要】：IaaS(基礎設施即服務)是云計算三層服務模型中最底層的模型,IaaS使用偏底層的資源(計算、存儲、網(wǎng)絡等)來為消費者按需的構建服務,典型的如虛擬服務。IaaS云往往通過構建虛擬機的方式管理和配置計算資源。SLA (服務等級協(xié)議)是IaaS云服務提供商與消費者間確定包括QoS (服務質量)等系列參數(shù)的一份合同。提供更完善的SLA能夠幫助云服務提供商在搶占云計算市場中取得先機。數(shù)值分析模型是一種相當有效的性能分析工具,云規(guī)模的龐大特性決定了構建可擴展模型的必然性。目前,研究者已經(jīng)提出一種可擴展的交互式分析的理論模型來反映云中心的運行情況,而單機模型的有效性是交互式模型的有效性的前提。有些研究者直接應用現(xiàn)有的成熟的排隊模型,但是這些模型局限性很大。此外,現(xiàn)有的關于云服務模型的成果很多都沒有考慮任務具有優(yōu)先級特性和任務請求資源的異構性。本論文旨在研究存在優(yōu)先級的且請求資源異構的任務的單機云服務隊列模型,該模型可以與已有的交互式分析模型無縫整合來反映云中心的運行情況。本文首先介紹了云計算、排隊系統(tǒng)、馬爾可夫鏈等方面的背景知識,然后通過云計算中心的實際運行情況,考慮到任務具有的優(yōu)先級性和異構性,通過使用M M m / m +q1,q2模型對處于活躍狀態(tài)的IaaS層的物理機進行描述,并選擇連續(xù)的馬爾可夫鏈方法為該系統(tǒng)建立數(shù)值分析模型。在詳細介紹了系統(tǒng)概況,相關假設以及變量公式后,本文通過轉移規(guī)則詳細地分析模型轉移概率矩陣的推導,精確求解得到系統(tǒng)狀態(tài)穩(wěn)態(tài)概率,并滿足穩(wěn)態(tài)概率求和為1的重要條件。然后通過性能指標的推導公式得到包含平均隊列長度、任務的平均的響應時間、任務的立即服務概率和任務被拒絕服務的概率等一系列的性能指標。然后通過使用蒙特卡洛模擬的方法對活躍狀態(tài)的異構的云服務單物理機系統(tǒng)進行仿真設計,實驗高度契合真實的IaaS云服務的情況,通過假設任務具有優(yōu)先級且任務請求的核數(shù)是異構的來設計模擬器,詳細介紹了云服務模型的仿真器的設計和性能指標的計算方法,得出在一段足夠長的工作時間內IaaS云服務系統(tǒng)準確的性能指標。最后通過圖表比較模擬實驗和數(shù)值分析模型的結果來驗證模型的準確性。實驗結果證明本文的數(shù)學模型可以準確反映云服務多核單機系統(tǒng)的運行情況。
[Abstract]:In this paper , we introduce the theory model of cloud computing , queuing system , Markov chain and so on .

【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1696277