本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下負(fù)載均衡技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：負(fù)載均衡是云計(jì)算模式中最重要的技術(shù)之一，大量服務(wù)器能協(xié)同工作表現(xiàn)出強(qiáng)大的計(jì)算能力需要負(fù)載均衡技術(shù)的支撐。負(fù)載均衡技術(shù)在平衡云計(jì)算系統(tǒng)負(fù)載分布、提高節(jié)點(diǎn)計(jì)算效率、減小任務(wù)響應(yīng)時(shí)間、提高系統(tǒng)魯棒性等方面發(fā)揮了很大作用。云計(jì)算的廣泛應(yīng)用使負(fù)載均衡技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究熱點(diǎn)，雖然智能優(yōu)化算法的運(yùn)用使云計(jì)算負(fù)載均衡研究成果頗豐，但是這些成果主要還是沿用了以往集群系統(tǒng)負(fù)載均衡技術(shù)，根據(jù)云計(jì)算特點(diǎn)研究負(fù)載均衡技術(shù)還處于探索階段。本文對(duì)云計(jì)算及其負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行深入研究，針對(duì)云計(jì)算集群和虛擬化的特點(diǎn)，通過(guò)任務(wù)調(diào)度和虛擬機(jī)遷移兩個(gè)層次實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載均衡。 針對(duì)混合動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法應(yīng)用在云計(jì)算中，所出現(xiàn)的站點(diǎn)信息交換過(guò)于頻繁而導(dǎo)致的處理效率低下以及容錯(cuò)機(jī)制缺乏等問(wèn)題，提出了基于分層與容錯(cuò)機(jī)制的負(fù)載均衡策略。改進(jìn)的方法解決了初始化站點(diǎn)時(shí)未考慮服務(wù)器負(fù)載導(dǎo)致系統(tǒng)初始狀態(tài)下負(fù)載分布不均的問(wèn)題，減小了初始化過(guò)程中站點(diǎn)間的負(fù)載差，在選擇站點(diǎn)調(diào)度器時(shí)根據(jù)服務(wù)器負(fù)載進(jìn)行篩選，，避免未考慮負(fù)載可能導(dǎo)致選擇的服務(wù)器負(fù)載過(guò)大或過(guò)小，影響站點(diǎn)運(yùn)行效率。算法融合集中式和分布式的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)組織鄰站點(diǎn)，使站點(diǎn)信息交換控制在鄰站點(diǎn)范圍之內(nèi)，在任務(wù)調(diào)度時(shí)攜帶站點(diǎn)實(shí)時(shí)負(fù)載信息以解決頻繁廣播負(fù)載消息導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)繁忙與服務(wù)器效率低下的問(wèn)題，同時(shí)在不增加系統(tǒng)額外開(kāi)銷(xiāo)前提下引入容錯(cuò)機(jī)制，充分利用云計(jì)算系統(tǒng)中的空閑資源進(jìn)行任務(wù)備份，提高系統(tǒng)可靠性。 根據(jù)對(duì)資源調(diào)度層負(fù)載均衡策略的分析，基于代理的云計(jì)算虛擬機(jī)遷移策略存在代理部署過(guò)多，單一閾值觸發(fā)虛擬機(jī)遷移等問(wèn)題。通過(guò)借鑒系統(tǒng)分層思想，提出了基于分層管理的虛擬機(jī)遷移策略。該策略將系統(tǒng)分成若干站點(diǎn)，為每個(gè)站點(diǎn)配置一個(gè)遷移管理器進(jìn)行負(fù)載管理和虛擬機(jī)遷移，有效降低多代理方法的資源開(kāi)銷(xiāo)。并改進(jìn)了虛擬機(jī)遷移觸發(fā)機(jī)制，加入負(fù)載增加值預(yù)測(cè)，通過(guò)服務(wù)器負(fù)載增加值極值判斷是否需要觸發(fā)虛擬機(jī)遷移，減少不必要的遷移，降低資源開(kāi)銷(xiāo)。在虛擬機(jī)遷移過(guò)程中，設(shè)計(jì)了詳細(xì)的消息應(yīng)答機(jī)制，防止遷移過(guò)程中的信息丟失，并通過(guò)迭代方法對(duì)虛擬機(jī)內(nèi)存進(jìn)行遷移，減小虛擬機(jī)遷移過(guò)程中的宕機(jī)時(shí)間。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 負(fù)載均衡 分層思想 容錯(cuò)機(jī)制 虛擬機(jī)遷移
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP302
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目錄6-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 研究的目的和意義11
• 1.4 論文主要工作及組織結(jié)構(gòu)11-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 第二章 云計(jì)算及負(fù)載均衡技術(shù)14-28
• 2.1 云計(jì)算14-16
• 2.1.1 云計(jì)算分類(lèi)14-15
• 2.1.2 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2 負(fù)載均衡技術(shù)16-20
• 2.2.1 負(fù)載均衡技術(shù)分類(lèi)17-18
• 2.2.2 基本負(fù)載均衡算法18
• 2.2.3 常用智能負(fù)載均衡算法18-20
• 2.3 混合動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡策略20-24
• 2.3.1 混合動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡簡(jiǎn)介20
• 2.3.2 負(fù)載模型20-22
• 2.3.3 云計(jì)算系統(tǒng)分層模型22-23
• 2.3.4 SuperNode 選擇策略23-24
• 2.3.5 Hybrid DLB 優(yōu)缺點(diǎn)24
• 2.4 基于代理的云計(jì)算虛擬機(jī)遷移策略24-27
• 2.4.1 云計(jì)算虛擬機(jī)技術(shù)24
• 2.4.2 基于代理的云計(jì)算系統(tǒng)結(jié)構(gòu)24-25
• 2.4.3 負(fù)載計(jì)算方法25-26
• 2.4.4 遷移協(xié)議26-27
• 2.4.5 策略?xún)?yōu)缺點(diǎn)27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于分層與容錯(cuò)機(jī)制的云計(jì)算負(fù)載均衡策略28-44
• 3.1 云計(jì)算負(fù)載均衡模型28-33
• 3.1.1 站點(diǎn)結(jié)構(gòu)28-29
• 3.1.2 負(fù)載評(píng)價(jià)模型29-30
• 3.1.3 站點(diǎn)調(diào)度器設(shè)計(jì)與選擇30-33
• 3.2 負(fù)載均衡與容錯(cuò)33-37
• 3.2.1 鄰站點(diǎn)及負(fù)載信息33-35
• 3.2.2 站點(diǎn)內(nèi)負(fù)載均衡策略35
• 3.2.3 站點(diǎn)間負(fù)載均衡策略35-36
• 3.2.4 容錯(cuò)模型36-37
• 3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析37-43
• 3.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)37-39
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于虛擬機(jī)遷移的云計(jì)算負(fù)載均衡策略44-58
• 4.1 遷移模型設(shè)計(jì)44-47
• 4.1.1 虛擬機(jī)遷移管理器設(shè)計(jì)44-45
• 4.1.2 負(fù)載預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)模型45-47
• 4.2 虛擬機(jī)遷移策略47-52
• 4.2.1 源虛擬機(jī)選擇47
• 4.2.2 目標(biāo)服務(wù)器選擇47-48
• 4.2.3 虛擬機(jī)遷移過(guò)程48-51
• 4.2.4 資源遷移方法51-52
• 4.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析52-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 總結(jié)58-59
• 5.2 展望59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文64

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張硯波;殷憲震;夏佰強(qiáng);蔣靜;;SOA服務(wù)系統(tǒng)中基于虛擬機(jī)的QoS保證機(jī)制[J];青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年04期

2 張硯波;蔣靜;;面向SOA機(jī)群服務(wù)系統(tǒng)的信任模型研究[J];青島大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

3 李英壯;劉f

本文編號(hào)：373423