云计算环境下基于预测的负载均衡技术研究与实现

发布时间：2017-10-17 22:11

  本文关键词：云计算环境下基于预测的负载均衡技术研究与实现

  更多相关文章： 云计算 负载均衡 OpenStack 负载预测 BP神经网络

【摘要】：近些年来,云计算技术在产业界取得了越来越广泛的应用,大量的企业将其网站系统迁移至云平台。伴随着这一过程,用户对云平台的信心快速增长,托管在云平台上的网站规模也在迅速扩大。云计算技术对计算、存储以及网络等硬件资源进行统一管理构成一个资源池,达到为用户按需提供计算资源的目的。但是目前的技术条件下,用户所能获取的单一实例的规模不能超出单台物理服务器的规格。为了解决这一问题,目前主流云平台都引入了负载均衡技术。传统上,负载均衡技术主要应用于计算集群,当前常见的负载均衡算法也一般针对计算集群设计。因此,如何改进负载均衡技术,使其能充分利用云平台的特性,提高资源利用率,是一个值得研究的课题。本文在分析了当前云计算以及负载均衡技术的理论原理后,依据用户部署在云平台上应用特征,提出了一种基于负载预测的负载均衡调度算法。本算法考虑了部署在云平台上应用主要为web应用这一事实,通过真实数据分析了web站点的用户访问特征,比较了多种预测算法后,选择BP神经网络作为本文负载均衡算法的预测模型。算法的调度部分考虑云平台用户能便捷地申请及释放资源这一特性,依据负载预测结果,对用户所拥有的资源规模进行动态调整,提高资源利用率。OpenStack是当前市场占有率最高的开源云平台,因此本文选择OpenStack实现前述负载均衡算法。本文分析了OpenStack的组成以及架构,利用其现有的负载均衡组件,使用python、shell两种编程语言配合cron、curl等开源软件对本文所提出算法进行实现。最后,本文搭建了整套OpenStack云平台,在此之上部署了上述负载均衡器,并使用真实网站负载数据进行了仿真实验。实验结果表明:使用本文负载均衡算法后,能够明显减少用户闲置计算资源。
【关键词】：云计算 负载均衡 OpenStack 负载预测 BP神经网络
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 课题研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 论文研究的主要内容11-13
• 第二章 相关技术13-30
• 2.1 云计算技术13-15
• 2.1.1 云计算概念13
• 2.1.2 云计算分类13-14
• 2.1.3 虚拟化技术14-15
• 2.2 OpenStack云平台15-23
• 2.2.1 nova组件16-18
• 2.2.2 glance组件18
• 2.2.3 swift组件18-20
• 2.2.4 cinder组件20-21
• 2.2.5 keystone组件21
• 2.2.6 neutron组件21-23
• 2.2.7 horizon组件23
• 2.3 负载均衡技术23-30
• 2.3.1 负载均衡技术分类24-25
• 2.3.2 负载均衡技术实现方式25-26
• 2.3.3 常见的负载均衡算法介绍26-30
• 第三章 一种基于预测的负载均衡调度算法30-40
• 3.1 概述30
• 3.2 负载预测算法模型30-35
• 3.2.1 负载预测模型分析31
• 3.2.2 BP神经网络模型31-34
• 3.2.3 基于BP神经网络的负载预测模型34-35
• 3.3 基于预测的负载均衡调度策略35-38
• 3.3.1 虚拟机调度分析35-37
• 3.3.2 负载信息分析37-38
• 3.3.3 调度策略实现38
• 3.4 本章小结38-40
• 第四章 OpenStack平台下基于预测的负载均衡算法实现40-60
• 4.1 系统分析40-44
• 4.1.1 OpenStack部署分析40-41
• 4.1.2 OpenStack LBaa S分析41-43
• 4.1.3 信息采集模块分析43
• 4.1.4 负载预测模块分析43-44
• 4.1.5 调度模块分析44
• 4.2 基于预测的负载均衡器设计与实现44-52
• 4.2.1 系统整体设计44-45
• 4.2.2 worker实现45-48
• 4.2.3 scheduler实现48-52
• 4.3 系统搭建以及性能测试52-59
• 4.3.1 OpenStack云平台搭建53-55
• 4.3.2 负载均衡器部署55-57
• 4.3.3 性能测试与分析57-59
• 4.4 本章小结59-60
• 第五章 总结与展望60-62
• 5.1 总结60-61
• 5.2 展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文66

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本文编号：1051315