本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下的虛擬機資源調(diào)度策略研究　出處：《江蘇科技大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：目前云計算環(huán)境中的資源主要是虛擬機資源,其核心思想是通過虛擬化技術(shù)將數(shù)據(jù)中心的各種硬件資源進行虛擬化從而形成虛擬資源池,再通過資源調(diào)度管理以“按需使用,按量付費”的原則把這些資源提供給用戶透明使用。隨著用戶數(shù)量和數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大,云計算面臨的主要挑戰(zhàn)就是如何快速高效地動態(tài)部署這些虛擬機資源,而虛擬機資源的調(diào)度效率將直接影響云平臺的整體性能,因此,在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量(QoS)要求并且任務(wù)的總執(zhí)行時間最短和不違反服務(wù)等級協(xié)議(SLA)的前提下,如何提高數(shù)據(jù)中心的資源利用率是云環(huán)境下資源調(diào)度管理需要研究的主要問題。云環(huán)境中的資源調(diào)度是將虛擬資源池中的虛擬機資源分配給用戶提交的任務(wù)使用的一個過程,當大量用戶提交任務(wù)時,必須采取一個合理有效的資源調(diào)度策略才能使資源得到最佳利用。本文主要研究云環(huán)境下的虛擬機資源調(diào)度策略,所做的主要工作和創(chuàng)新包括以下幾點:1.首先系統(tǒng)分析了云計算的研究背景和意義,以及國內(nèi)外的發(fā)展和研究現(xiàn)狀,并且詳細介紹了云計算及其一些關(guān)鍵實現(xiàn)技術(shù)。然后通過仔細分析虛擬機資源和虛擬機資源調(diào)度的特點,總結(jié)了云計算的虛擬機資源調(diào)度模型和目標,以及常用資源調(diào)度算法的優(yōu)缺點。2.對比分析了一些如Amazon、IBM等著名IT廠商云數(shù)據(jù)中心的資源調(diào)度策略。對云計算環(huán)境中的資源調(diào)度問題進行了研究,鑒于當前云環(huán)境中資源利用率不高,節(jié)點負載不均衡的問題,首先研究了一種新的基于遺傳算法的關(guān)于虛擬機負載均衡的調(diào)度策略,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的當前狀態(tài)以及通過遺傳算法,該策略能夠達到最佳負載均衡和減少或避免動態(tài)遷移。然后探討了一種基于改進遺傳算法的虛擬機資源調(diào)度算法,該算法通過虛擬資源列表及其更新的屬性創(chuàng)建以目標為導(dǎo)向的初始種群,為了創(chuàng)建初始種群,采用兩個階段進行評估。在第一階段,基于圖的拓撲結(jié)構(gòu)中任務(wù)之間的影響,將所有用戶任務(wù)按優(yōu)先級排序;在第二階段,通過結(jié)合Best-Fit和Round Robin方法來選擇好的候選資源。最后,使用交叉和變異操作來獲得最佳解決方案。3.為了驗證算法的可行性及有效性,本文使用墨爾本大學(xué)研發(fā)的云計算仿真平臺——CloudSim,模擬了云環(huán)境下的虛擬機資源和用戶任務(wù),對本文探討的兩種算法進行了模擬。通過從多個角度進行分析和比較,本文研究的兩種算法擁有更短的任務(wù)執(zhí)行時間和更高的執(zhí)行效率,能夠?qū)崿F(xiàn)較好的負載均衡,并且提高了資源利用率,更加適用于云環(huán)境。最后總結(jié)全文并提出了未來的研究方向。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP302

【參考文獻】

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1 劉愉;趙志文;李小蘭;孔令榮;于淑環(huán);于妍芳;;云計算環(huán)境中優(yōu)化遺傳算法的資源調(diào)度策略[J];北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年04期

2 李成華;張新訪;金海;向文;;MapReduce:新型的分布式并行計算編程模型[J];計算機工程與科學(xué);2011年03期

3 劉永;王新華;邢長明;王碩;;云計算環(huán)境下基于蟻群優(yōu)化算法的資源調(diào)度策略[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2011年09期

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1 趙春燕;云環(huán)境下作業(yè)調(diào)度算法研究與實現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2009年

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本文編號：1324646