基于QoS参数映射的云资源参选择与匹配方法研究

发布时间：2017-05-01 01:12

  本文关键词：基于QoS参数映射的云资源参选择与匹配方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着云计算的持续研究和发展,资源的映射和管理是云计算中的重要的研究方向。目前的研究主要是从不同的角度提出了具有QoS保障的云资源选择的各种方案,并未考虑怎样建立QoS到云资源的映射模型以及在海量数据下云消费者是如何得到最优的资源问题。这些问题的解决对具有QOS保障的云计算按需服务的运营模式是至关重要的。针对上述问题,论文对云环境下QOS与资源映射方法作了进一步的研究与实验,具体工作可分为三个方面：(1)基于确定的QoS指标与云资源类型(云资源类型包括：IaaS,SaaS)来建立用户QoS需求到云资源的映射模型及云资源能力模型。(2)云环境下基于QOS需求,利用(1)中的映射模型,提出了不同情况下的两种云资源的选择算法。一种是以用户QoS需求为中心的云资源选择算法；另一种是以云资源提供的QoS为中心的资源选择算法。利用(1)中的云资源能力模型,不仅提出了两种云资源匹配算法：一种是顺序执行的资源匹配算法；另一种是并行执行的资源匹配算法。而且还提出了云资源的自组织映射学习方法。(3)在论文中提出的云资源选择方法的实现工作过程中,前期实现工作是通过Matlab模拟该方法,证明该选择方法是有效的。后期实现工作是在支持Map Reduce编程模型下的Hadoop云环境中的实例进行仿真。论文在实验阶段给出了QOS到资源映射方法的实现过程。实验表明云环境中具有QoS保障的云资源映射与选择对于今后的学术研究以及实际应用开发都有一定的参考价值。
【关键词】：云计算 QoS参数 资源映射 资源选择 资源匹配
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 一 绪论11-14
• 1.1 引言11
• 1.2 论文研究内容11-12
• 1.3 论文结构组织12-14
• 二 相关研究背景14-23
• 2.1 云计算14-18
• 2.1.1 云计算参考架构14-15
• 2.1.2 云环境中的QoS15-18
• 2.2 HADOOP云平台18-21
• 2.2.1 Hadoop平台的基本组成18-19
• 2.2.2 Hadoop云环境19-20
• 2.2.3 Hadoop应用编程模型20-21
• 2.3 云资源管理与QoS21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 三 相关研究的主要理论与方法23-29
• 3.1 AHP层次分析法23-25
• 3.1.1 建立层次结构模型23
• 3.1.2 构造判断矩阵23-24
• 3.1.3 计算权向量24
• 3.1.4 一致性检验24-25
• 3.1.5 计算组合权向量25
• 3.2 逼近理想解的TOPSIS方法25-27
• 3.2.1 统一指标确定理想解25-26
• 3.2.2 指标权重的确定26-27
• 3.2.3 计算各方案的接近度27
• 3.3 自组织映射学习方法27-28
• 3.4 本章小结28-29
• 四 云计算中用户QOS需求到资源映射方法29-42
• 4.1 方法概述29-30
• 4.2 云计算中带有QoS参数的资源映射问题建模30-36
• 4.2.1 基于QoS参数的映射规则30-34
• 4.2.2 基于QoS参数的云资源能力建模34-36
• 4.3 云计算中基于QoS的资源匹配算法36-38
• 4.3.1 顺序执行的近似匹配算法36-37
• 4.3.2 并行执行的近似匹配算法37-38
• 4.4 云计算中基于QoS的资源选择算法38-40
• 4.4.1 以用户QoS需求为中心的AHP算法38-39
• 4.4.2 以资源提供的QoS为中心的TOPSIS算法39-40
• 4.5 云计算中QoS的自组织学习方法40-41
• 4.6 本章小结41-42
• 五 云计算中QOS与资源映射方法的实现42-49
• 5.1 MATLAB仿真实验结果42-45
• 5.1.1 以用户QoS需求为中心的实验结果42-44
• 5.1.2 以资源提供的QoS为中心的实验结果44-45
• 5.2 HADOOP云环境搭建及实验结果45-48
• 5.2.1 Hadoop实验环境搭建45-46
• 5.2.2 Hadoop环境中实验结果46-48
• 5.3 结果分析48
• 5.4 本章小结48-49
• 六 总结与展望49-51
• 6.1 总结49
• 6.2 展望49-51
• 参考文献51-54
• 致谢54-55
• 附：硕士期间参加的研究项目及发表的论文55

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