本文關(guān)鍵詞：負(fù)載感知的虛擬機(jī)初始化放置和遷移時機(jī)判決機(jī)制的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)中心是云計(jì)算中數(shù)據(jù)運(yùn)算、交換、存儲的中心。近年來以虛擬機(jī)為粒度的虛擬機(jī)放置管理成為云數(shù)據(jù)中心能耗管理、實(shí)現(xiàn)動態(tài)可伸縮提供的重要支撐技術(shù)。在虛擬機(jī)初始化放置階段,虛擬機(jī)的放置主要是基于當(dāng)前數(shù)據(jù)中心負(fù)載的大小,采取相應(yīng)的貪心或啟發(fā)式的初始化放置策略。缺乏對數(shù)據(jù)中心負(fù)載類型的考慮,難以做到資源均衡利用。在虛擬機(jī)放置的動態(tài)管理階段,虛擬機(jī)遷移觸發(fā)機(jī)制主要是根據(jù)物理主機(jī)中資源利用率的變化情況,決定是否需要將虛擬機(jī)遷移到其它主機(jī)。遷移時機(jī)判決的準(zhǔn)確能夠有效地平衡過熱點(diǎn),關(guān)掉過冷點(diǎn)。當(dāng)前虛擬機(jī)遷移時機(jī)的判決缺乏對整個數(shù)據(jù)中心負(fù)載變化行為趨勢的反映,也因?yàn)殪o態(tài)的閾值設(shè)定容易發(fā)生頻繁的遷移造成不必要的遷移代價和傳輸開銷。針對上述問題,論文開展以下三方面的研究工作：(1)本文在初始化放置階段針對不同的負(fù)載類型,提出了負(fù)載感知的虛擬機(jī)歸并放置算法WAM。與已有算法不同,該算法針對不同類型的負(fù)載進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)初始化放置的歸并裝箱策略。比較了WAM與BFD、RR等算法在初始化放置下的數(shù)據(jù)中心耗能、物理機(jī)的使用數(shù)量以及資源均衡度。實(shí)驗(yàn)表明,WAM算法有效的節(jié)約電源消耗,均衡負(fù)載,減少了物理機(jī)的使用數(shù)量。(2)針對虛擬機(jī)的遷移時機(jī),提出了基于閾值滑動窗口機(jī)制的虛擬機(jī)遷移判決算法(iWnd),與已有算法不同,iWnd能夠根據(jù)整個數(shù)據(jù)中心任務(wù)量的多少動態(tài)調(diào)整高低閾值間窗口的大小,減少了任務(wù)量滿負(fù)荷時期需要遷移虛擬機(jī)的數(shù)量,從而避免了不必要的遷移開銷和傳輸代價,實(shí)現(xiàn)有效地節(jié)能。實(shí)驗(yàn)表明,提出的iWnd算法在減少虛擬機(jī)遷移數(shù)量,降低遷移失敗率上有良好的效果,而且并未產(chǎn)生大量額外的能耗。(3)為了解決初始化放置和動態(tài)管理兩階段工作的有效關(guān)聯(lián)問題,本文結(jié)合WAM和iWnd算法,提出了負(fù)載類型感知的虛擬機(jī)遷移判決機(jī)制(WAM_iWnd),分析了在初始化放置階段依據(jù)虛擬機(jī)類型進(jìn)行放置后對遷移時機(jī)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用WAM_iWnd算法與不采用WAM iWnd算法相比,在保證數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡的同時并未產(chǎn)生額外的能耗,：且在減少能源消耗上有良好的效果,同時并未產(chǎn)生大量額外的遷移代價。
【關(guān)鍵詞】：虛擬機(jī)放置 遷移時機(jī) 滑動窗口 遷移失敗率 負(fù)載類型感知
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-20
• 1.1 論文的研究背景及意義12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 虛擬機(jī)初始化放置策略研究14-15
• 1.2.2 虛擬機(jī)動態(tài)管理方法研究15-16
• 1.3 當(dāng)前研究中存在的問題16-17
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容17
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)17-20
• 2 相關(guān)理論和基礎(chǔ)20-36
• 2.1 計(jì)算的概述20-25
• 2.1.1 云計(jì)算簡介20-21
• 2.1.2 云計(jì)算的分類21-22
• 2.1.3 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)22-23
• 2.1.4 云計(jì)算的發(fā)展現(xiàn)狀23-25
• 2.2 數(shù)據(jù)中心的概述25-29
• 2.2.1 數(shù)據(jù)中心的簡介25-26
• 2.2.2 數(shù)據(jù)中心的發(fā)展過程26-27
• 2.2.3 數(shù)據(jù)中心的分類和等級27-28
• 2.2.4 云數(shù)據(jù)中心：下一代數(shù)據(jù)中心28-29
• 2.3 虛擬化的概述29-32
• 2.3.1 虛擬化的簡介29-30
• 2.3.2 虛擬化的分類30-32
• 2.3.3 虛擬化的發(fā)展歷程32
• 2.4 Cloudsim云仿真平臺32-35
• 2.4.1 Cloudsim概述33
• 2.4.2 Cloudsim體系結(jié)構(gòu)33-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 3 負(fù)載類型感知的初始化放置策略36-54
• 3.1 影響虛擬機(jī)初始化放置的因素36-39
• 3.2 虛擬機(jī)初始化放置的裝箱問題39
• 3.3 基于BFD的初始化放置算法設(shè)計(jì)39-41
• 3.3.1 算法思想39
• 3.3.2 問題建模39-40
• 3.3.3 算法設(shè)計(jì)40-41
• 3.4 基于RR的初始化放置算法設(shè)計(jì)41-44
• 3.4.1 算法思想41-42
• 3.4.2 問題建模42-43
• 3.4.3 算法設(shè)計(jì)43-44
• 3.5 負(fù)載感知的歸并放置算法(WAM)設(shè)計(jì)44-47
• 3.5.1 算法思想44-45
• 3.5.2 問題建模45
• 3.5.3 算法設(shè)計(jì)45-47
• 3.6 實(shí)驗(yàn)47-51
• 3.6.1 實(shí)驗(yàn)平臺47-48
• 3.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析48-51
• 3.7 本章小結(jié)51-54
• 4 基于閾值滑動窗口機(jī)制的虛擬機(jī)遷移判決算法54-66
• 4.1 研究現(xiàn)狀54-57
• 4.1.1 基于靜態(tài)閾值的虛擬機(jī)遷移時機(jī)55
• 4.1.2 基于動態(tài)閾值的虛擬機(jī)遷移時機(jī)55-56
• 4.1.3 基于預(yù)測模型的虛擬機(jī)遷移時機(jī)56-57
• 4.2 數(shù)據(jù)中心任務(wù)量預(yù)測57
• 4.3 閾值滑動窗口機(jī)制57-61
• 4.3.1 決定虛擬機(jī)遷移時機(jī)的因素57-59
• 4.3.2 問題描述59
• 4.3.3 算法描述59-61
• 4.4 實(shí)驗(yàn)61-65
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)平臺61
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析61-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 5 負(fù)載類型感知的虛擬機(jī)遷移判決66-74
• 5.1 研究現(xiàn)狀67
• 5.2 負(fù)載類型感知的虛擬機(jī)遷移判決機(jī)制67-68
• 5.3 實(shí)驗(yàn)68-72
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)平臺68-69
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析69-72
• 5.4 本章小結(jié)72-74
• 6 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 本文總結(jié)74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果82-86
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集86

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