移動云計算通過將云計算和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)優(yōu)勢互補,給移動用戶帶來了更加便捷的云服務(wù),移動用戶可將數(shù)據(jù)的計算和存儲等工作遷移至云端來改善其移動終端處理能力弱、存儲空間小以及電力續(xù)航時間短等問題。然而由于移動用戶具有分布性、流動性等特點,服務(wù)申請、退出往往具有不確定性且用戶對服務(wù)質(zhì)量要求較高,導(dǎo)致資源調(diào)度頻繁、隨機,給移動云計算中心的資源管理帶來了新的挑戰(zhàn)。如何對移動云計算數(shù)據(jù)中心的資源進行動態(tài)合理地管理,在確保服務(wù)質(zhì)量的同時最大化數(shù)據(jù)中心的效用是移動云計算領(lǐng)域持續(xù)研究的重點之一。針對上述問題,本文在分析了移動云計算數(shù)據(jù)中心資源管理需求的基礎(chǔ)上,針對移動云計算中心特點,分別對移動云計算的資源調(diào)度、負載預(yù)測以及數(shù)據(jù)中心故障檢測機制等方面展開了系統(tǒng)而深入的研究。本文的主要創(chuàng)新工作概括如下:（1）針對移動云數(shù)據(jù)中心資源頻繁調(diào)度帶來的高能耗問題,建立了移動云數(shù)據(jù)中心的資源模型和動態(tài)能耗模型;基于該模型,提出了一種面向移動云計算的四維度虛擬資源調(diào)度算法（FVRSA）,將資源分配過程劃分為三個階段:資源初始分配、資源動態(tài)調(diào)度和資源全局優(yōu)化;以能耗最低為優(yōu)化目標,針對上述三個階段分別設(shè)計了三種... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：119 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

GSO-HWSVR算法預(yù)測結(jié)果與實際負載對比

面向移動云的資源管理技術(shù)研究430 0.2867 0.2807 0.3123 0.3007 0.3012 0.3201440 0.2763 0.2863 0.2967 0.2944 0.3122 0.3134450 0.2987 0.2897 0.2936 0.3165 0.3111 0.3057為了對預(yù)測結(jié)果進行更好地展示，我們將五種預(yù)測算法計算出來的 CPU 利用率與實際測出來的 CPU 利用率進行對比，圖 4.4 為五種預(yù)測算法的預(yù)測結(jié)果對比。

面向移動云的資源管理技術(shù)研究息。為了避免預(yù)測心跳包到達時間小于實際心跳包到達時間，用式(5.7)來設(shè)置心跳包的超時時間閾值 Ttimeout。,,thrtimeouttT t mTF t m (5.7)將式(5.6)帶入式(5.7)可以得到式(5.8)：1 -1 t-1,+ ,thrtimeoutt tT t mTS P D t m (5.8)若發(fā)送節(jié)點的心跳包在超時閾值時間內(nèi)到達，則記錄該心跳包的實際到達時間，并根據(jù)對應(yīng)節(jié)點的最新記錄及式(5.6)進行計算，預(yù)測下一時刻心跳包的到達時間；若對應(yīng)節(jié)點發(fā)送的心跳包在超時閾值時間內(nèi)未到達，則主動向該節(jié)點發(fā)送健康詢問包，以“拉模式”得到其狀態(tài)信息�；� ARIMA 的域間心跳檢測算法 DLHB-1 的步驟如圖 5.3 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3024274