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面向用戶多目標的云資源匹配系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2021-06-13 14:33
  云計算作為一種廣泛應用的新型商業(yè)計算模式,改變著信息的傳播與服務方式,在動態(tài)共享的云環(huán)境下,以按需計費方式為云用戶提供可靠服務資源。資源匹配調度作為云計算核心,其性能優(yōu)劣將直接關系用戶和資源供應商交互體驗,影響云計算的發(fā)展。因此,在互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式背景下,如何將少而優(yōu)的資源匹配給用戶,實現(xiàn)高時效、低成本、高可靠性等多目標要求是研究云計算的關鍵,也是本文研究的重點。由于資源供應商和不同云用戶需求重點不同,用戶目標資源需求的偏好性也各不相同。為平衡目標需求,減少資源浪費,本文提出了面向用戶多目標的云資源匹配策略并設計實現(xiàn)該系統(tǒng)。主要工作如下:(1)提出了收集與發(fā)現(xiàn)資源的樹結構表。在進行資源匹配前,通過建立樹型云資源管理表進行資源收集,將用戶資源查詢過程轉化為樹型圖結點信息的尋找,減少因資源讀取量龐大導致的搜索時間過長,成本增長問題。(2)建立面向用戶的優(yōu)質資源匹配模型。建立資源池進行資源的發(fā)現(xiàn),將候選資源的范圍縮小;為最小化任務執(zhí)行時間,提出資源匹配算法,將用戶提交需求的數(shù)據(jù)序列作為系統(tǒng)行為特征的參考項,對發(fā)現(xiàn)資源進行灰色關聯(lián)性分析,該匹配算法可求取與目標需求最接近的的資源,減少資源浪費,縮... 

【文章來源】:江西農業(yè)大學江西省

【文章頁數(shù)】:45 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

面向用戶多目標的云資源匹配系統(tǒng)設計與實現(xiàn)


云計算架構服務模式

演進過程,資源調度


圖 2-2 云計算的演進過程Fig 2-2 the evolution of cloud computing2.2 云資源匹配調度云計算作為一種新型的商業(yè)計算模型,在通用性、可靠性、服務范圍,經應等方面,較之前的計算形式有質的提高,是解決海量數(shù)據(jù)存儲與計算的有效方并且云服務通過互聯(lián)網(wǎng)涵蓋信息產業(yè)鏈下的很多商業(yè)領域,對產業(yè)鏈上的相關來說是新的商機,對整個信息產業(yè)意義遠大。但帶來的機遇同時也帶來前所未挑戰(zhàn)。云計算下的資源調度,是數(shù)學中 NP 完全問題,是決定云計算發(fā)展的核心9],資源調度主要從調度目標、機制、算法方面研究[26]。它強調在安全地管理享接入云的各種資源基礎上,滿足用戶服務質量的需求下,對大量分散異構資行合理的選擇分配,采用適當調度策略,提供經濟效益型的服務,其計算維度大具有多目標約束條件的大規(guī)模優(yōu)化問題[27]。資源調度大致分為三個過程:(1)資源發(fā)現(xiàn):資源發(fā)現(xiàn)是資源調度的基礎,在資源信息收集管理中,若全部信息和數(shù)據(jù)的管理集中在一個中心節(jié)點上的集中式算法,其算法實現(xiàn)相對簡但有瓶頸問題和安全性問題,另一種是收集信息后資源信息和管理是分布式的

流程圖,資源匹配,流程圖


面向用戶多目標的云資源匹配系統(tǒng)設計與實現(xiàn)不支持冗余調度,即是否支持同一請求發(fā)送給多個服務提供商完成。資源匹配調度優(yōu)化目標源匹配調度作為云計算核心,調度性能優(yōu)劣將直接關系云用戶和供應商交有效地協(xié)調和匹配云資源,優(yōu)化資源匹配模型,制訂合理調度方案,減少低總能耗,提升資源利用率,優(yōu)化系統(tǒng)整體性能,才能滿足用戶的多目標資源匹配調度的流程如圖 2-3:

【參考文獻】:
期刊論文
[1]多目標云資源最佳適應匹配算法的研究[J]. 鄧泓,劉志超,王藍星,彭瑩瓊.  江西師范大學學報(自然科學版). 2018(06)
[2]相對最小執(zhí)行時間方差的云計算任務調度算法[J]. 李水泉,鄧泓.  計算機技術與發(fā)展. 2018(07)
[3]云計算資源調度:策略與算法[J]. 儲雅,馬廷淮,趙立成.  計算機科學. 2013(11)
[4]基于動態(tài)規(guī)劃的云計算任務調度研究[J]. 史少鋒,劉宴兵.  重慶郵電大學學報(自然科學版). 2012(06)
[5]云計算資源調度研究綜述[J]. 林偉偉,齊德昱.  計算機科學. 2012(10)
[6]基于預測及蟻群算法的云計算資源調度策略[J]. 周文俊,曹健.  計算機仿真. 2012(09)
[7]云計算服務等級協(xié)議(SLA)研究[J]. 張健.  電信網(wǎng)技術. 2012(02)
[8]光網(wǎng)絡的QoS機制研究[J]. 盧莎,薛威陽.  中國科技信息. 2011(17)

博士論文
[1]云計算環(huán)境下的自主調度技術研究[D]. 余盛季.電子科技大學 2017
[2]混合云平臺上多目標任務調度算法研究[D]. 梁慶中.中國地質大學 2015
[3]面向能耗優(yōu)化的云計算資源調度算法研究[D]. 郝亮.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[4]云計算任務調度策略研究[D]. 鄧見光.華南理工大學 2014
[5]面向用戶服務需求的云計算管理機制研究[D]. 宋滸.中國科學技術大學 2013
[6]云數(shù)據(jù)中心資源調度機制研究[D]. 王智明.北京郵電大學 2012

碩士論文
[1]混合蛙跳算法的改進及其在云計算環(huán)境下資源調度的應用[D]. 王冠宇.太原理工大學 2018
[2]云計算環(huán)境中基于多目標優(yōu)化的資源調度研究[D]. 姚力.武漢科技大學 2017
[3]基于工作流的云資源選擇系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 李獻陽.內蒙古大學 2017
[4]面向云數(shù)據(jù)中心的能耗優(yōu)化研究[D]. 施偉.江蘇科技大學 2017
[5]基于改進粒子群算法的云任務調度方案研究[D]. 苗冬云.安徽財經大學 2015
[6]基于QoS參數(shù)映射的云資源參選擇與匹配方法研究[D]. 羅曉峰.內蒙古大學 2015
[7]云計算負載均衡資源調度管理的分析與研究[D]. 孫蘭芳.江南大學 2015
[8]基于多級QoS的云計算資源調度算法研究[D]. 方方.華東師范大學 2015
[9]基于市場拍賣機制的云計算資源分配策略研究[D]. 楊鍵.電子科技大學 2015
[10]云計算環(huán)境中的資源調度策略研究及仿真分析[D]. 王梅.浙江師范大學 2013



本文編號:3227716

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