基于SLA的云资源分配模型研究与优化

发布时间：2019-09-09 16:10

【摘要】：云计算是一种新型的基于网络的计算方式,可以按照客户的需求供应相应的的资源。近年来,云计算逐渐成为了信息产业的主流发展趋势,同时也成为了学术界研究的热点。但随着用户规模的扩大,用户的请求越来越呈现出多样性、动态性、复杂性的特点,以及数据中心的能耗问题也日益突出,这些都给云资源的调度分配带来了挑战。与此同时,用户对响应时间等服务质量的的要求也越来越高,而SLA能提供一个服务质量的保障。因此在SLA的基础上研究云资源分配是很有必要的。在对国内外研究现状分析的基础上,本文提出了一种改进的云计算资源分配模型,并采用了一种群体智能算法对其求解。主要的内容有：(1)充分考虑用户对服务质量的需求,同时以云服务提供商获得的利润最大化为目标而建立目标函数。介绍了云资源管理平台中存在的功能模块,并对它们之间的信息流动进行了分析。采用了排队理论对请求服务的过程进行建模并评估响应时间,同时综合考虑了用户请求的分层处理,云计算系统的负载状况,根据预测的请求的数量完成对虚拟资源的供给以及分配。(2)在上述的资源分配模型中存在多个互相约束的变量,且其属于NP难度的问题。传统解法是通过贪心算法将问题分割成多个子问题求解,但是需要证明分割后求得的子结果求和是原问题的最优解,且证明过程复杂。因此本文提出了采用群体智能算法求解该模型的方案。而粒子群算法作为智能算法一种,它具有实现容易、精度高、收敛快等优点,且可以完成对所有变量的整体编码,因此采用该算法对模型求解。并在求解过程中对离散粒子的连续化处理问题做出了说明。(3)考虑到当算法中种群规模过大或者请求数量比较多时,在单机环境下求解模型耗费时间比较长的问题,提出了采用基于分布式编程模型MapReduce进行并行求解的方案。最后通过单机环境和搭建的基于Hadoop的分布式平台上对模型求解做了实验,并进行了对比分析。实验表明,PSO算法能比较有效的动态的寻找最优解,且在种群规模较大时,并行PSO算法能大幅的节省运算的时间,提高执行效率。
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP393.09;TP18

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本文编号：2533710