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优先权感知的异构云服务分析模型

发布时间:2018-04-01 16:15

  本文选题:云计算 切入点:建模 出处:《北京交通大学》2017年硕士论文


【摘要】:IaaS(基础设施即服务)是云计算三层服务模型中最底层的模型,IaaS使用偏底层的资源(计算、存储、网络等)来为消费者按需的构建服务,典型的如虚拟服务。IaaS云往往通过构建虚拟机的方式管理和配置计算资源。SLA (服务等级协议)是IaaS云服务提供商与消费者间确定包括QoS (服务质量)等系列参数的一份合同。提供更完善的SLA能够帮助云服务提供商在抢占云计算市场中取得先机。数值分析模型是一种相当有效的性能分析工具,云规模的庞大特性决定了构建可扩展模型的必然性。目前,研究者已经提出一种可扩展的交互式分析的理论模型来反映云中心的运行情况,而单机模型的有效性是交互式模型的有效性的前提。有些研究者直接应用现有的成熟的排队模型,但是这些模型局限性很大。此外,现有的关于云服务模型的成果很多都没有考虑任务具有优先级特性和任务请求资源的异构性。本论文旨在研究存在优先级的且请求资源异构的任务的单机云服务队列模型,该模型可以与已有的交互式分析模型无缝整合来反映云中心的运行情况。本文首先介绍了云计算、排队系统、马尔可夫链等方面的背景知识,然后通过云计算中心的实际运行情况,考虑到任务具有的优先级性和异构性,通过使用M M m / m +q1,q2模型对处于活跃状态的IaaS层的物理机进行描述,并选择连续的马尔可夫链方法为该系统建立数值分析模型。在详细介绍了系统概况,相关假设以及变量公式后,本文通过转移规则详细地分析模型转移概率矩阵的推导,精确求解得到系统状态稳态概率,并满足稳态概率求和为1的重要条件。然后通过性能指标的推导公式得到包含平均队列长度、任务的平均的响应时间、任务的立即服务概率和任务被拒绝服务的概率等一系列的性能指标。然后通过使用蒙特卡洛模拟的方法对活跃状态的异构的云服务单物理机系统进行仿真设计,实验高度契合真实的IaaS云服务的情况,通过假设任务具有优先级且任务请求的核数是异构的来设计模拟器,详细介绍了云服务模型的仿真器的设计和性能指标的计算方法,得出在一段足够长的工作时间内IaaS云服务系统准确的性能指标。最后通过图表比较模拟实验和数值分析模型的结果来验证模型的准确性。实验结果证明本文的数学模型可以准确反映云服务多核单机系统的运行情况。
[Abstract]:In this paper , we introduce the theory model of cloud computing , queuing system , Markov chain and so on .

【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP393.09

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本文编号:1696277


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