【摘要】：當前,云計算技術發(fā)展迅速,處于技術攻堅時期,其研究與應用將對未來的信息技術產業(yè)產生深遠的影響。基礎設施即服務(Infrastructure as a Service, IaaS)作為一種基本的資源供應服務,是云計算技術發(fā)展的基礎。研究發(fā)現(xiàn),IaaS云服務存在服務效率低下、用戶體驗較差、數(shù)據(jù)中心資源利用率低下等問題,而彈性云的優(yōu)越性也漸漸明顯。因此,開展IaaS彈性云服務的研究具有科學意義和研究價值。 本文分析了當前彈性云的技術現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,發(fā)現(xiàn)其實現(xiàn)機制的現(xiàn)存問題是造成云服務效率低下、響應延遲的主要因素,在供應虛擬機的IaaS云計算環(huán)境下,虛擬機是物理資源的直接占用者,合理的部署是提高資源利用率的途徑。為了提高彈性云服務效率和資源利用率等問題,研究從彈性云實現(xiàn)機制入手,探討了IaaS下基于預測的虛擬機彈性服務機制與虛擬機部署的實現(xiàn)方法,主要開展了以下方面的研究工作： (1)分析彈性云服務效率問題,提出了一種基于ARIMA模型的負載預測算法。算法首先借助ARIMA模型在時間序列分析方面的優(yōu)勢和季節(jié)指數(shù)量化序列的特點,對負載進行預測和調整,能較精確地預測出云計算環(huán)境下基于Web的負載數(shù)據(jù)；然后根據(jù)負載與虛擬機配置的關系預算出所需供應的虛擬機的配置和數(shù)量,組成基于預測的虛擬機資源預留決策,為實現(xiàn)彈性云提供一種可行的機制。為驗證該算法的有效性,研究中引入了負載壓力測試工具Loadrunner以及第二次世界杯足球賽Web站點的部分日志數(shù)據(jù)。LoadRunner用于模擬產生仿真負載,對算法得到的預留虛擬機加載特定的負載,測試所預留的虛擬機數(shù)量是否合理。測試數(shù)據(jù)結果表明,基于本文算法生成的彈性機制是一種有效、可行的方案,適用于彈性云的虛擬機預留決策。 (2) IaaS云計算環(huán)境下虛擬機的部署是有關資源管理、服務質量等方面的綜合性問題,已有的研究已經證明這是一個多目標的NP-hard問題,本文研究發(fā)現(xiàn),虛擬機的部署關鍵在于如何設定部署算法實現(xiàn)的多個目標,將實際云計算環(huán)境下的需求轉化為算法可識別的信息。為此,本文以彈性云框架為研究對象,綜合考慮虛擬機部署對整個云計算框架的影響,針對現(xiàn)有研究存在的不足以及新形勢下虛擬機部署面臨的新問題,利用遺傳算法解決多目標組合優(yōu)化問題的優(yōu)點,提出了基于改進遺傳算法的虛擬機部署方案。該方案以減少物理計算機開銷、提高資源利用率、滿足用戶SLA為優(yōu)化目標,改進遺傳算法,使之符合解決該部署問題的要求。實驗結果分析表明,本文提出的基于改進遺傳算法的虛擬機部署方案可以有效地提高資源利用率、降低物理節(jié)點開銷、降低服務代價,同時算法適應靜態(tài)和動態(tài)部署要求,為虛擬機到物理節(jié)點的映射提供了較好的解決方案。 本文的研究為IaaS下虛擬機彈性服務機制與部署提供了新的方法和研究思路,研究成果具有科學意義和研究價值。
[Abstract]:At present, the development of cloud computing technology is fast, and the research and application of cloud computing technology will have a far-reaching impact on the future information technology industry. Infrastructure as a service (IaaS) as a basic resource-supply service is the foundation of the development of cloud computing technology. The research has found that the IaaS cloud service has the problems of low service efficiency, poor user experience, low utilization rate of data center resources and the like, and the advantages of the elastic cloud are becoming more and more obvious. Therefore, the research of IaaS elastic cloud service is of scientific significance and research value. In this paper, the present situation and development trend of the present elastic cloud are analyzed, and the existing problems of the implementation mechanism are found to be the main factors that cause the low efficiency of the cloud service and the response delay. In the IaaS cloud computing environment of the supply virtual machine, the virtual machine is the direct account of the physical resources. The rational deployment of the user is to improve the utilization of the resources In order to improve the efficiency of the elastic cloud service and the utilization of resources, the paper studies the realization method of the virtual machine elastic service mechanism and the virtual machine deployment based on the forecast under the IaaS, and mainly carries out the following aspects: Work: (1) To analyze the problem of elastic cloud service efficiency, and put forward a negative analysis method based on ARIMA model The algorithm is based on the advantage of ARIMA model in the time series analysis and the characteristics of the season finger quantization sequence, and the load is predicted and adjusted, and the Web based on the Web can be predicted more accurately. and then, according to the relationship between the load and the virtual machine configuration, the configuration and the number of the virtual machines to be supplied are calculated, feasible mechanism. In order to verify the effectiveness of the algorithm, the load pressure test tool Loadrunner and the second World Cup soccer match Web site are introduced. Split log data. LoadRunner is used to simulate the generation of simulated load, load specific load on the reserved virtual machine obtained by the algorithm, and test the number of virtual machines reserved The test results show that the elastic mechanism based on this algorithm is an effective and feasible solution, which is suitable for the virtual cloud. Machine reservation decision. (2) The deployment of virtual machine under the IaaS cloud computing environment is a comprehensive problem in the aspects of resource management and service quality. The existing research has proved that this is a multi-objective NP-hard question In this paper, it is found that the key to the deployment of the virtual machine is how to set the target of the deployment algorithm, and transform the demand of the real cloud computing environment into the actual cloud computing environment. In this paper, the paper takes the elastic cloud framework as the research object, and considers the influence of the virtual machine deployment on the whole cloud computing framework, aiming at the defects existing in the existing research and the new problems facing the deployment of the virtual machine under the new situation, and solving the multi-target group by using the genetic algorithm. Based on the improved genetic algorithm, the advantages of the optimization problem are put forward. The scheme is to reduce the physical computer cost, improve the resource utilization rate, meet the user's SLA as the optimization target, and improve the genetic algorithm to solve the problem. The results of the experiment show that the proposed virtual machine deployment scheme based on the improved genetic algorithm can effectively improve the resource utilization rate, reduce the physical node overhead, reduce the service cost, and also adapt the algorithm to the static State and dynamic deployment requirements, providing mapping for virtual machines to physical nodes The research of this paper provides a new method and a new approach to the mechanism and deployment of virtual machine elastic service under IaaS, and the research results
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP302

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本文編號：2343660