本文關(guān)鍵詞：面向云服務(wù)提供的資源虛擬化管理機制研究

  更多相關(guān)文章： 云計算 云服務(wù) 存儲冗余 資源分類 虛擬化

【摘要】：云計算是以網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用為中心的新興服務(wù)計算模式,它通過管理,調(diào)度與整合分布在網(wǎng)絡(luò)上的各種資源,以虛擬化的方式為用戶提供可擴展規(guī)模的計算資源。在云計算中,用戶所關(guān)心的核心問題是所能獲取的云服務(wù)。由于用戶遠離云端資源數(shù)據(jù),面對眾多的云服務(wù)選擇以及多租戶共享應(yīng)用服務(wù),沒有足夠的信息來鑒別服務(wù)的優(yōu)劣與服務(wù)的可靠度,對云服務(wù)是否能夠正確,安全,高效地滿足自身不斷變化的應(yīng)用新需求,產(chǎn)生了諸多疑問。本文圍繞云計算環(huán)境下多租戶應(yīng)用的服務(wù)提供問題,以可靠、優(yōu)化的云服務(wù)提供為目標(biāo),展開了資源虛擬化管理的研究。在分析了現(xiàn)有的云存儲相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過優(yōu)化云存儲數(shù)據(jù)冗余災(zāi)備保障云端數(shù)據(jù)高可用性。為向用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)資源,本文對云服務(wù)資源按其資源屬性進行正確分類,并將云服務(wù)資源進行虛擬化的統(tǒng)一管理。主要包含以下幾個方面的研究工作:1.分析了現(xiàn)有的云存儲相關(guān)技術(shù),系統(tǒng)的概述了現(xiàn)有的研究進展,討論了當(dāng)前關(guān)鍵云存儲技術(shù)的研究方法,闡述了目前云存儲技術(shù)中存在的問題。2.提出了一種云存儲數(shù)據(jù)冗余方案,使用擦出碼的編碼冗余技術(shù)優(yōu)化了存儲數(shù)據(jù)冗余度,保證了數(shù)據(jù)可靠性。同時利用Chord環(huán)提高了分布式存儲數(shù)據(jù)塊的檢索效率。3.介紹了一種云服務(wù)資源分類策略,將經(jīng)典的樸素貝葉斯算法作了基于特征相似度的改進,然后在Hadoop云平臺上,利用MapReduce編程模型,實現(xiàn)了改進的分類算法的并行化,在保證了分類準(zhǔn)確性的同時提高了系統(tǒng)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。4.設(shè)計了一種云服務(wù)資源虛擬化管理模型,使用了開源易用的PBS(Portable Batch System)批處理系統(tǒng)作為模型的集群系統(tǒng),給用戶提供完整統(tǒng)一的應(yīng)用接口。采用Xen虛擬化技術(shù)將PBS集群進行了虛擬化管理,使得系統(tǒng)能夠更快的響應(yīng)云資源數(shù)據(jù)的請求,提高了系統(tǒng)資源利用率,且降低了軟硬件配置的成本。
【關(guān)鍵詞】：云計算 云服務(wù) 存儲冗余 資源分類 虛擬化
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3 云計算關(guān)鍵技術(shù)與問題12-14
• 1.4 論文主要工作14-15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15
• 1.6 本章小結(jié)15-16
• 第2章 云服務(wù)相關(guān)技術(shù)概述16-22
• 2.1 云數(shù)據(jù)存儲相關(guān)技術(shù)16-20
• 2.1.1 基于加密的訪問控制16-17
• 2.1.2 數(shù)據(jù)冗余災(zāi)備17-19
• 2.1.3 分布式數(shù)據(jù)存儲19-20
• 2.2 虛擬化技術(shù)20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于擦除碼的云存儲數(shù)據(jù)冗余方案22-36
• 3.1 引言22-23
• 3.2 簡化的云存儲系統(tǒng)模型23-24
• 3.3 數(shù)據(jù)編碼存儲與恢復(fù)24-27
• 3.4 云存儲數(shù)據(jù)塊高效檢索27-29
• 3.5 實驗測試與結(jié)果29-34
• 3.6 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于特征相似度的云服務(wù)資源分類36-46
• 4.1 引言36-37
• 4.2 改進的樸素貝葉斯分類算法37-40
• 4.2.1 樸素貝葉斯NBC算法37
• 4.2.2 基于特征相似度權(quán)重改進的貝葉斯算法37-40
• 4.3 分類算法的并行化40-44
• 4.3.1 特征向量集合的提取40
• 4.3.2 分類算法的MapReduce并行化實現(xiàn)40-44
• 4.4 仿真實驗與結(jié)果分析44-45
• 4.4.1 實驗環(huán)境44
• 4.4.2 實驗及結(jié)果分析44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 面向云服務(wù)的資源虛擬化管理模型46-54
• 5.1 引言46-47
• 5.2 Xen虛擬化技術(shù)47-48
• 5.3 虛擬化管理模型48-49
• 5.4 基于Xen的PBS集群系統(tǒng)49-51
• 5.5 仿真實驗51-53
• 5.6 本章小結(jié)53-54
• 第6章 結(jié)論54-56
• 6.1 總結(jié)54-55
• 6.2 展望55-56
• 參考文獻56-60
• 致謝60-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張竹林;王彩芬;;基于屬性的分布式云訪問控制方案[J];計算機工程;2012年11期

2 胡春華;陳曉紅;吳敏;劉建勛;;云計算中基于SLA的服務(wù)可信協(xié)商與訪問控制策略[J];中國科學(xué):信息科學(xué);2012年03期

，

本文編號：561625