云计算环境下QoS保障机制技术的研究与实现

发布时间：2017-06-25 05:07

  本文关键词：云计算环境下QoS保障机制技术的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算是作为一种新的计算方式,以其物美价廉的特点在商业上得到大力的推广,这种把服务和资源分离并且单独提供服务的方式也受到广大消费者的青睐。在云计算模式中,用户通过网络提交任务并且和服务提供商签订协议,再通过网络得到计算结果。用户不用关心资源的管理、维护,也不用购买资源,用户购买的是资源的运行环境和使用权。云计算提供商则集中购买管理大量资源,批量给用户提供服务,统一管理。云提供商在为用户提供服务的时候,过多的资源投入会造成资源浪费,过少的资源投入会造成QoS问题而形成毁约。本文利用了经济学中的博弈论模型来描述这个问题,通过这个模型可以调节上述矛盾的平衡点,并且提出一个虚拟机放置算法来对虚拟资源进行分配调度。该算法相对于传统博弈论模型提出了用户、单个提供商和提供商团体之间的三方博弈。通过实验表明相对于传统模型算法,本算法可以在保障用户QoS前提下减少能耗6.16%,增加提供商的收益10.6%。云计算中的虚拟机部署在物理服务器上,而用户的任务是运行在虚拟机上。为了保障用户的QoS需要对虚拟机上的任务流进行管理和调度,因此本文提出一个模型来分析当前系统任务运行和分配的状态,通过ARIMA预测模型进行QoS预测,根据用户QoS状态进行预警分类,再利用一个粒子群(PSO)和引力搜索(GSA)的混合算法求得最终的调度策略。也即用预测的方式来判断QoS的走势,用任务流调度来规避不利的QoS情况。相对于原算法,本文在调度算法中根据网络拥塞控制的思想添加了一个保留虚拟机的方案。实验表明该算法比原混合算法减少能耗9.26%,使用QoS预测模型比不使用本模型的QoS违约减少0.045%。最后,本文把OpenStack作为底层框架设计了一个云计算平台,在该平台中为了保障用户的QoS,设计了一个用户QoS保障系统。本文根据用户QoS的保障系统的需求分别设计资源管理系统以及通用监控系统,并且对系统运行做出了展示。
【关键词】：云计算 服务质量 博弈论 粒子群算法 引力搜索算法 ARIMA模型
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12
• 1.3 国内外研究现状12-14
• 1.3.1 服务质量（QoS）12-13
• 1.3.2 云计算资源调度13-14
• 1.4 研究目标与研究内容14-15
• 1.5 论文结构15-17
• 第二章 相关理论与技术17-30
• 2.1 云计算QoS介绍17-19
• 2.2 混合云系统介绍19-22
• 2.2.1 混合云系统结构19-21
• 2.2.2 用户端系统流程21-22
• 2.3 云计算的资源管理和调度22-25
• 2.3.1 云计算资源调度需求分析22
• 2.3.2 云计算调度算法分类22-24
• 2.3.3 云资源调度方法难点24-25
• 2.4 博弈论25-28
• 2.4.1 博弈论概述25-26
• 2.4.2 合作博弈26-27
• 2.4.3 序贯博弈27
• 2.4.4 博弈论范例27-28
• 2.5 多目标优化算法28-30
• 第三章 混合云中基于博弈论的虚拟机放置算法30-48
• 3.1 引言30-31
• 3.2 总体方案31-32
• 3.2.1 混合云中的成员利益关系31
• 3.2.2 方案设计31-32
• 3.3 建立博弈模型32-38
• 3.3.1 模型所用指标32-33
• 3.3.2 混合云中成员选择原则33-34
• 3.3.3 混合云团体成员选择模型34-36
• 3.3.4 博弈模型中的用户QoS指标36-37
• 3.3.5 博弈论模型37-38
• 3.4 虚拟机放置算法38-41
• 3.4.1 物理服务器中负载均衡优化处理38-40
• 3.4.2 算法流程40-41
• 3.5 基于CloudSim的模拟仿真实验41-47
• 3.5.1 混合云团体成员选择42-44
• 3.5.2 QoS性能测试44-46
• 3.5.3 功耗性能测试46-47
• 3.6 小结47-48
• 第四章 基于任务流调度的用户QoS保障算法48-64
• 4.1 引言48
• 4.2 总体方案48-49
• 4.3 用户QoS保障模型49-54
• 4.3.1 ARIMA预测模型49-51
• 4.3.2 用户QoS预警决策51-53
• 4.3.3 QoS保障的处理流程53-54
• 4.4 任务流调度算法模型54-60
• 4.4.1 算法建模54-55
• 4.4.2 混合粒子群算法介绍55-58
• 4.4.3 基于PSO和GSA融合算法的改进58-60
• 4.4.4 算法流程60
• 4.5 基于CloudSim的模拟仿真实验分析60-63
• 4.5.1 选择对比算法61-63
• 4.5.2 QoS实验结果63
• 4.6 小结63-64
• 第五章 用户QoS保障模块的设计与实现64-80
• 5.1 系统简介64-66
• 5.1.1 开发环境64
• 5.1.2 总体设计方案64-66
• 5.2 QoS保障模块的相关模块介绍66-69
• 5.2.1 通用监控模块66-67
• 5.2.2 资源区管理模块67-69
• 5.3 云平台用户QoS保障模块69-77
• 5.3.1 QoS保障模块结构69-71
• 5.3.2 QoS属性模块设计71-72
• 5.3.3 QoS预测模块设计72-73
• 5.3.4 QoS保障模块流程73-76
• 5.3.5 模块接口示例76-77
• 5.4 系统展示77-79
• 5.5 小结79-80
• 第六章 总结与展望80-82
• 6.1 总结80-81
• 6.2 展望81-82
• 致谢82-83
• 参考文献83-88
• 攻读硕士学位期间取得的成果88-89

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