在云計算環(huán)境中,合理的虛擬機分配策略是提高云計算系統(tǒng)性能并且降低能耗的關(guān)鍵技術(shù)之一。云計算技術(shù)的快速發(fā)展,使用戶可以不限時間、地點方便的獲取與使用計算機資源,然而,大規(guī)模的云計算數(shù)據(jù)中心在提供強大計算能力的同時也帶來了巨大的損耗與污染問題。針對上述問題,本文分別對虛擬機的初始化放置階段與動態(tài)管理階段進行了相應(yīng)的研究。在虛擬機的初始化放置階段,由于虛擬機的初始化放置具有長期性,對數(shù)據(jù)中心的資源的有效利用與能源損耗具有較大的影響。本文采用了基于能耗與資源損耗的為優(yōu)化目標(biāo)的虛擬機初始化放置策略。通過分析研究大量資料,本文采用具有全局搜索、并行計算、較好的魯棒性與穩(wěn)定性、易擴展等優(yōu)點的遺傳算法來實現(xiàn)多目標(biāo)問題的優(yōu)化。經(jīng)實驗證明,與傳統(tǒng)的啟發(fā)式方法相比,本文采用的多目標(biāo)優(yōu)化虛擬機放置遺傳算法能夠有效的實現(xiàn)提升服務(wù)器資源利用率,節(jié)省能源的損耗。虛擬機放置的動態(tài)管理階段,主要是指由于云數(shù)據(jù)中心負(fù)載的動態(tài)變化,虛擬機需要重新放置的一個過程。在本階段中,本文主要考慮了在云計算數(shù)據(jù)中心中虛擬機放置的穩(wěn)定性問題,以多虛擬機分布穩(wěn)定性與在發(fā)生數(shù)據(jù)遷移時虛擬機遷移次數(shù)二者為優(yōu)化目標(biāo),采用經(jīng)典的算法NSGAⅡ來實現(xiàn)多目標(biāo)的優(yōu)化。經(jīng)實驗證明,相比于傳統(tǒng)的優(yōu)化方法,該優(yōu)化方法能夠很好的實現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心物理節(jié)點的穩(wěn)定性與虛擬機遷移次數(shù)問題的權(quán)衡與折中,提高系統(tǒng)資源利用率的同時,減少虛擬機遷移的代價。
【學(xué)位單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP18;TP302
【部分圖文】：

研究背景及意義在2006年,谷歌就提出了“云計算”這個概念,云計算的迅速發(fā)展從根本上改變處理的獲取、傳輸和交流的途徑[1]。對“云”資源的使用和獲取類似于我們生、電、氣、油等公共資源那樣,不可或缺[2]。作為一種新型的商業(yè)模式,云計算網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，其動態(tài)可擴展性、高安全性、點為新業(yè)務(wù)的產(chǎn)生和發(fā)展提供了無限的潛力[6]。在人們的日常生活與企業(yè)的扮演著越來越不可或缺的角色。隨著云計算的快速發(fā)展,一些云數(shù)據(jù)中心已經(jīng)被大規(guī)模地建立在世界各地,將以按需供應(yīng)的方式進行服務(wù)，對于過剩的計算資源進行出售。典型的比如說有阿里巴巴的“阿里云”，國外的企業(yè)有谷歌的云平臺、微軟的Azure、亞馬遜的之外，國內(nèi)外的高校也逐漸的開始重視云計算及其相關(guān)的研究工作。在最近全球性的云計算商業(yè)發(fā)展規(guī)模也漸漸的增長壯大，如圖 1.1 所示[3]。

圖 2.1 云計算的體系結(jié)構(gòu)（1）用戶交互界面（User Interaction Interface）：用戶通過交。（2）系統(tǒng)管理（System Management）：它負(fù)責(zé)管理計算機資可用。（3）服務(wù)提供工具（Provisioning Tool）：從終端處理來自用外還負(fù)責(zé)部署服務(wù)配置。（4）服務(wù)目錄（Services Catalog）：該模塊將會給出所有可以,在此范圍內(nèi)用戶可以根據(jù)他們的需要選擇合適的服務(wù)。（5）監(jiān)控和測度（Monitoring and Metering）：此模塊主要負(fù)責(zé)與檢測，并及時的將結(jié)果反饋于中央服務(wù)器并由其進行統(tǒng)一的分（6）服務(wù)云（Servers）：該部分由系統(tǒng)進行管理與維護，可以

第四章 基于穩(wěn)定性的虛擬機放置策略運行時間的開銷分析多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法中，影響算法的主要因素有兩方面，種群規(guī)。通過不斷的調(diào)整和改變種群個數(shù)的大小以及迭代的次數(shù)，分別間，其結(jié)果如圖 4.8，4.9 所示。
【參考文獻】

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1 張茂紅;宋艷;宮雪艷;;虛擬化技術(shù)與云計算的完美結(jié)合[J];福建電腦;2015年10期

2 楊燕;;云計算技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用探討[J];硅谷;2015年01期

3 查英華;楊靜麗;;云計算仿真平臺CloudSim在資源分配研究中的應(yīng)用[J];軟件導(dǎo)刊;2012年11期

4 徐小龍;楊庚;李玲娟;王汝傳;;面向綠色云計算數(shù)據(jù)中心的動態(tài)數(shù)據(jù)聚集算法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2012年09期

5 鄧維;廖小飛;金海;;基于虛擬機的數(shù)據(jù)中心能耗管理機制[J];中興通訊技術(shù);2012年04期

6 張偉;宋瑩;阮利;祝明發(fā);肖利民;;面向Internet數(shù)據(jù)中心的資源管理[J];軟件學(xué)報;2012年02期

7 李強;郝沁汾;肖利民;李舟軍;;云計算中虛擬機放置的自適應(yīng)管理與多目標(biāo)優(yōu)化[J];計算機學(xué)報;2011年12期

8 肖曉偉;肖迪;林錦國;肖玉峰;;多目標(biāo)優(yōu)化問題的研究概述[J];計算機應(yīng)用研究;2011年03期

9 房秉毅;張云勇;程瑩;徐雷;;云計算國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀分析[J];電信科學(xué);2010年S1期

10 公茂果;焦李成;楊咚咚;馬文萍;;進化多目標(biāo)優(yōu)化算法研究[J];軟件學(xué)報;2009年02期

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3 李冰;云計算環(huán)境下動態(tài)資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

4 劉鎏;多目標(biāo)優(yōu)化進化算法及應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2010年

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2 張克陂;云環(huán)境下面向節(jié)能的虛擬機調(diào)度研究[D];華東師范大學(xué);2017年

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4 曲曉雅;負(fù)載感知的虛擬機初始化放置和遷移時機判決機制的研究[D];北京交通大學(xué);2016年

5 趙奧飛;云數(shù)據(jù)中心的虛擬機放置問題研究[D];西安電子科技大學(xué);2016年

6 張靈敏;云計算環(huán)境中低成本虛擬機放置問題研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 趙彬;基于任務(wù)調(diào)度和動態(tài)資源調(diào)整的云計算節(jié)能機制及能效分析[D];廣西大學(xué);2015年

8 班愛琴;云計算環(huán)境下基于多工作流的任務(wù)節(jié)能調(diào)度研究[D];新疆大學(xué);2015年

9 李慶洲;云計算環(huán)境中資源配置技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2015年

10 曹玲玲;面向綠色云計算的資源配置及任務(wù)調(diào)度研究[D];南京郵電大學(xué);2014年

本文編號：2885838