基于PEPA的IaaS云的性能评价

发布时间：2020-05-09 14:38

【摘要】：基础设施即服务云(IaaS云)将计算、存储等资源整合成虚拟机,通过网络提供给用户使用,提升了资源利用率,降低了计算成本。IaaS云的性能评价有助于云提供商对平台做出调整,提高服务质量。相比于实际测量,采用分析模型的性能评价需要消耗的资源极少,具有更高的灵活性。性能评价进程代数(PEPA)作为一种随机建模方法,具有组合性的特点,支持将大系统模型表示为多个子系统模型的交互,更易对分层和分块设计的IaaS云进行建模、分析和评价。本文的主要研究内容为:(1)IaaS云PEPA模型的构建。本文抽象了 IaaS云中的两个重要组成部分,底层物理资源和IaaS云管理系统,构建了 IaaS云物理资源的PEPA模型和IaaS云管理系统的PEPA模型,并给出了通过实际测量数据获取模型参数的方法。为了使IaaS云的PEPA模型更加精确,本文向PEPA中引入了瞬时动作。(2)IaaS云PEPA模型的性能指标求解方法。本文分析了瞬时动作对PEPA中已有性能指标求解方法的影响,调整了利用率和吞吐量的求解方法,但由于已有响应时间的求解方法不能满足需求,提出了一种新的响应时间求解方法。该方法可通过指定服务的起始动作和终止动作,直接获得服务的响应时间概率分布函数。它将服务的必要执行过程定义为服务流,先依靠模型逻辑结构自动获得服务流,再依靠服务流获得响应时间。因为模拟求解方法需消耗大量的时间和计算量来获得大规模系统的响应时间,近似求解方法被提出。近似求解方法可基于流体逼近技术快速求解出大规模系统的响应时间。(3)IaaS云的性能指标提取及评价。本文根据实际需求,选择合适的模型参数,提取出重要的性能指标,通过对比、分析等,确定IaaS云的相关特性。对于IaaS云管理系统,本文着重分析了它的响应时间;对于IaaS云硬件资源,本文着重分析了它的利用率、硬件负载等。性能评价的最终结果反映出IaaS云的相关特性能够从IaaS云的PEPA模型中提取出,并且这些特性可作为衡量IaaS云服务质量、资源调整等的参考依据。
【图文】：

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【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 王倩;石振国;孙万捷;刘赛男;王国涛;;基于PEPA的云计算资源分配算法性能评价[J];计算机应用研究;2015年04期

本文编号：2656292