本文關(guān)鍵詞：容錯(cuò)感知的云服務(wù)建模方法的研究

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【摘要】：云計(jì)算作為當(dāng)今世界一種新興技術(shù),正處于迅速發(fā)展的階段。隨著云計(jì)算的發(fā)展,用戶對(duì)云計(jì)算的要求越來越高,越來越多的用戶要求云計(jì)算中心能夠提供有質(zhì)量保證的服務(wù)。IaaS云是云計(jì)算中的重要組成部分,IaaS云根據(jù)用戶的需求將計(jì)算機(jī)資源分配給用戶。因此,如何有效準(zhǔn)確的評(píng)估IaaS云的服務(wù)質(zhì)量,無論是對(duì)用戶,還是對(duì)云服務(wù)提供商來說都具有非常重要的意義。然而IaaS云計(jì)算中心異常復(fù)雜,服務(wù)性能易受到多種因素影響,如物理機(jī)性能,物理機(jī)數(shù)量,可用容量,虛擬設(shè)施的特性,調(diào)度策略等,因此準(zhǔn)確評(píng)估IaaS云的服務(wù)質(zhì)量是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的工作。隨著排隊(duì)論的發(fā)展,該技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)建模的研究,成為研究云計(jì)算性能中不可缺少的一部分。根據(jù)Google Cluster Dataset數(shù)據(jù)顯示,所有任務(wù)中有64%的任務(wù)為單個(gè)到達(dá),因此對(duì)單個(gè)到達(dá)的任務(wù)進(jìn)行建模分析具有重大的意義。通過計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)模擬任務(wù)的來到、排隊(duì)、服務(wù)以及離開,構(gòu)建模型,進(jìn)而分析出排隊(duì)系統(tǒng)的性能。本文針對(duì)IaaS云中單個(gè)到達(dá)的任務(wù)提出了兩種基于不同調(diào)度策略的分析模型,根據(jù)每個(gè)模型的有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件,對(duì)模型進(jìn)行建模,構(gòu)建對(duì)應(yīng)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣可以近似精確的求解出分析模型的穩(wěn)態(tài)概率。由于穩(wěn)態(tài)概率和系統(tǒng)狀態(tài)存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,根據(jù)此對(duì)應(yīng)關(guān)系可以求得拒絕服務(wù)概率,平均響應(yīng)時(shí)間等一系列關(guān)鍵性能指標(biāo),從而對(duì)IaaS云服務(wù)質(zhì)量做出精確的評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果了表明兩種分析模型的可用性,最后對(duì)兩種不同調(diào)度策略的分析模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別闡述了每個(gè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。本文針對(duì)構(gòu)建的分析模型主要做了如下工作：(1)由于云計(jì)算中心的復(fù)雜性,很多模型并沒有將物理機(jī)的遷移考慮進(jìn)來,本文中的模型考慮了物理機(jī)的遷移,并且將物理機(jī)遷移和容錯(cuò)相結(jié)合,進(jìn)而構(gòu)建了整體的模型；(2)詳細(xì)介紹了整體模型,構(gòu)建了兩種基于不同調(diào)度策略的分析模型,總結(jié)了每個(gè)模型的有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件,并對(duì)有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件給出了詳細(xì)的解釋,結(jié)合有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件對(duì)模型進(jìn)行建模和分析；(3)由于狀態(tài)爆炸的發(fā)生,由數(shù)值分析法構(gòu)建的模型只能夠描述小規(guī)模的云計(jì)算系統(tǒng)。為了能夠讓模型描述中等規(guī)模及以上的云計(jì)算系統(tǒng),本文引入了Petri網(wǎng)來解決這個(gè)問題,構(gòu)建了基于Petri的分析模型,能夠描述中等規(guī)模及以上的云計(jì)算系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明基于Petri網(wǎng)的分析模型具有更好的實(shí)用性。
【關(guān)鍵詞】：IaaS 云計(jì)算 Petri網(wǎng) 排隊(duì)論 馬爾可夫鏈 性能分析 容錯(cuò)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 問題提出11
• 1.2 研究背景11-14
• 1.3 云服務(wù)平臺(tái)性能分析的挑戰(zhàn)14-15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容和意義15-16
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)16-17
• 2 背景知識(shí)17-38
• 2.1 排隊(duì)論17-22
• 2.1.1 排隊(duì)系統(tǒng)的基本分類17-19
• 2.1.2 排隊(duì)論研究的內(nèi)容和目的19
• 2.1.3 排隊(duì)系統(tǒng)的基本組成19-21
• 2.1.4 排隊(duì)系統(tǒng)主要研究的性能指標(biāo)21-22
• 2.1.5 經(jīng)典排隊(duì)系統(tǒng)22
• 2.2 馬爾可夫鏈22-26
• 2.2.1 離散時(shí)間的馬爾可夫鏈23-24
• 2.2.2 連續(xù)時(shí)間的馬爾可夫鏈24-26
• 2.3 Petri網(wǎng)26-31
• 2.3.1 Petri網(wǎng)概述26-28
• 2.3.2 隨機(jī)Petri網(wǎng)28-29
• 2.3.3 廣義隨機(jī)Petri網(wǎng)29-30
• 2.3.4 隨機(jī)獎(jiǎng)勵(lì)網(wǎng)30-31
• 2.4 離散事件系統(tǒng)仿真31
• 2.5 排隊(duì)系統(tǒng)建模的主要方法31-37
• 2.5.1 嵌入馬爾可夫鏈法32-33
• 2.5.2 補(bǔ)充變量法33-34
• 2.5.3 擬生滅過程和矩陣分析法34-36
• 2.5.4 Petri網(wǎng)建模方法36-37
• 2.6 本章小結(jié)37-38
• 3 IAAS服務(wù)排隊(duì)系統(tǒng)38-54
• 3.1 系統(tǒng)概述38-41
• 3.1.1 系統(tǒng)介紹38-39
• 3.1.2 系統(tǒng)處理請(qǐng)求流程以及參數(shù)說明39-40
• 3.1.3 合理假設(shè)40-41
• 3.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)-矩陣分析法41-49
• 3.2.1 Hot模型42-47
• 3.2.2 Cold模型47-49
• 3.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)-Petri網(wǎng)49-53
• 3.3.1 Hot模型49-52
• 3.3.2 Cold模型52-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析54-64
• 4.1 穩(wěn)態(tài)概率Π的計(jì)算54
• 4.2 性能指標(biāo)求解公式54-56
• 4.2.1 數(shù)值分析法公式54-56
• 4.2.2 Petri網(wǎng)求解56
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56-63
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境56-57
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析57-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 5 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 工作總結(jié)64
• 5.2 工作展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果69-71
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集71

【相似文獻(xiàn)】

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1 白延敏;呂樹紅;;基于云計(jì)算的負(fù)載均衡方法研究[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2013年12期

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3 張駿;鄭克峰;;虛擬化讓PC服務(wù)器更高效[J];金融電子化;2010年12期

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本文編號(hào)：799515