电力云计算平台资源调度策略的研究

发布时间：2017-08-30 10:46

  本文关键词：电力云计算平台资源调度策略的研究

  更多相关文章： 电力系统 云计算 单点失效 虚拟机动态迁移 粒子群算法

【摘要】：智能电网中数据种类与规模正以前所未有的速度不断增加和积累,标志着电力系统已经进入了大数据时代。电力系统大数据给电网信息平台的存储、管理与分析能力带来了极大的挑战,而现有的硬件设施和计算能力已难以适应未来电力系统在线分析和实时控制所要求的计算能力和存储要求。云计算以其扩展灵活、存储能力和计算能力强大而引起国内外广泛关注,学术界也对将云计算引入电力系统构建电力统一云计算平台进行了大量的研究。然而构建电力云计算平台的同时也会引入云计算中普遍存在的问题,例如集群中的单点失效问题、服务质量问题、资源的有效利用问题和能耗问题等。本文分析电力云计算平台、云计算单点失效和云计算资源调度的国内外研究现状,首先结合电力系统业务发展需求和云计算最新发展,给出了一种基于开源Open Stack和Hadoop的电力云计算平台架构方案。然后,鉴于Hadoop存在主节点单点失效问题,给出一种对主控制节点双机热备以解决单点失效的方案。最后,通过分析电力云计算平台的资源调度问题,给出一种基于虚拟机动态迁移的资源调度策略。针对上述问题中的资源调度策略,本文详细分析了在虚拟机迁移过程中,通过基于平滑指数预测模型的双阈值策略进行热点确定,利用迁移效果和迁移速度相结合的方式选择虚拟机,在选择迁移目标阶段,本文采用基于退火思想的粒子群优化算法对目标主机进行搜索,在目标主机确定阶段利用轮盘赌思想实现迁移的长期优化效果。其中优化目标综合考虑服务质量、资源利用率和集群能耗三个方面。根据电力仿真计算的特点,利用Cloud Sim平台对电力仿真云计算平台进行虚拟机初始化放置和资源调度实验。结合本文提出的基于预测的双阈值确定热点、综合考虑迁移效果和迁移时间的虚拟机选择策略,将引入退火思想的粒子群长期优化算法、标准粒子群算法、无预测的贪心算法和无迁移的虚拟机顺序放置算法进行比较,通过实验结果对比验证了本文给出的优化粒子群算法结合资源调度策略在服务等级合约(SLA)、剩余资源利用率、平台能耗以及迁移次数方面均有明显优化效果。验证了本文提出的资源调度策略能够保证电力云计算平台高效稳定运行,可以为电力云计算平台的构建和资源优化提供了一种可行方案。
【关键词】：电力系统 云计算 单点失效 虚拟机动态迁移 粒子群算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题研究的背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 电力云计算平台研究12-13
• 1.2.2 云计算平台单点失效13-14
• 1.2.3 云计算平台资源调度14-16
• 1.3 本文主要工作及内容安排16-17
• 第2章 电力云计算平台可靠性和性能分析17-30
• 2.1 云计算平台技术17-20
• 2.1.1 开源异构资源虚拟化整合方案KVM18
• 2.1.2 基础设施平台层解决方案OpenStack18-19
• 2.1.3 云计算平台层解决方案Hadoop19-20
• 2.2 电力云计算平台架构设计20-23
• 2.2.1 基础平台层22
• 2.2.2 云计算平台层22-23
• 2.2.3 电网业务逻辑层23
• 2.3 针对单点失效解决方法的可靠性分析23-28
• 2.3.1 主节点集中部署方式24-25
• 2.3.2 控制节点分布部署方式25
• 2.3.3 电力云计算平台双机热备25-28
• 2.4 基于资源调度的电力云计算平台性能分析28-29
• 2.4.1 任务调度28-29
• 2.4.2 虚拟机动态迁移29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 资源调度中虚拟机动态迁移过程设计30-36
• 3.1 电力云计算平台虚拟机动态迁移过程与参数设定30-34
• 3.1.1 基于预测的集群热点确定30-31
• 3.1.2 多目标选择需迁移的虚拟机31-32
• 3.1.3 迁移过程中目标节点搜索32-33
• 3.1.4 虚拟机动态迁移33-34
• 3.2 虚拟机动态迁移框架设计34-35
• 3.3 电力云计算平台的建设和性能优化35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 基于多目标优化粒子群的虚拟机迁移目标搜索36-46
• 4.1 电力云计算平台资源调度描述36
• 4.2 引入退火思想的粒子群算法36-39
• 4.2.1 粒子群算法简介及特点36-37
• 4.2.2 退火思想37-38
• 4.2.3 虚拟机动态迁移中粒子群算法的建模38-39
• 4.3 基于长期过程的粒子群优化39-41
• 4.4 引入退火思想的长期粒子群优化算法流程41-42
• 4.5 虚拟机动态迁移中多目标优化粒子群算法适应度的选取42-44
• 4.5.1 SLA违背率42
• 4.5.2 剩余资源利用率42-43
• 4.5.3 电能消耗43
• 4.5.4 多目标综合评价函数43-44
• 4.6 基于虚拟机动态迁移的电力云计算平台资源调度44-45
• 4.7 本章小结45-46
• 第5章 电力仿真云计算平台资源调度仿真测试46-56
• 5.1 电力系统仿真云计算平台46-47
• 5.2 CLOUDSIM仿真平台简介47
• 5.3 实验环境配置及仿真环境47-48
• 5.3.1 实验环境配置47
• 5.3.2 电力仿真云平台环境47-48
• 5.4 粒子群动态惯性权重实验48-51
• 5.4.1 不同k值粒子群表现特点48-49
• 5.4.2 不同k值与粒子群迭代关系49-50
• 5.4.3 不同k值与粒子群收敛关系50-51
• 5.5 粒子群算法参数设置51-52
• 5.6 仿真实验结果分析52-55
• 5.6.1 SLA违背率52-53
• 5.6.2 剩余资源率53
• 5.6.3 平台能耗53-54
• 5.6.4 虚拟机迁移次数54-55
• 5.7 本章小结55-56
• 第6章 总结与展望56-57
• 参考文献57-61
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果61-62
• 致谢62

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 余发江,张焕国;可信安全计算平台的一种实现[J];武汉大学学报(理学版);2004年01期

2 刘照;廖坤明;;从国外的研究动向看汽车计算平台的发展[J];武汉大学学报(工学版);2007年06期

3 林皎;陈玉洁;张武生;徐伟平;杨广文;;高性能计算平台建设的探索与实践[J];实验技术与管理;2012年05期

4 王军峰;;云计算平台及其应用实例分析[J];决策与信息(下半月);2013年03期

5 邢戈;移动的计算平台[J];微电脑世界;2002年17期

6 张景波;国香恩;刘辉;陈倩;陈世钢;;汽车计算平台工程国外相关标准概述[J];信息技术与标准化;2006年06期

7 刘蜀阳;曾庆燕;杜彦涛;王子虎;;政府主导的云计算平台建设探讨[J];硅谷;2012年11期

8 桂媛;;云计算平台的通用评测体系研究[J];电子质量;2012年07期

9 蒋艳辉;黄素娟;蒋超群;;云计算平台下研究生学习效率研究——基于一项实验研究[J];研究生教育研究;2012年06期

10 熊刚;黄明和;;云计算平台的搭建与研究[J];无线互联科技;2014年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 唐玲;;云计算及其安全问题的研究[A];Proceedings of 2011 National Teaching Seminar on Cryptography and Information Security(NTS-CIS 2011) Vol.1[C];2011年

2 罗锐;;浅谈云计算平台资源优化和维护管理[A];第十四届中国科协年会第20分会场：转型创新促通信业新发展论坛论文集[C];2012年

3 张霖;张煜东;;云计算平台评测体系在新华社云平台的应用研究[A];中国新闻技术工作者联合会第六次会员代表大会、2014年学术年会暨第七届《王选新闻科学技术奖》和优秀论文奖颁奖大会论文集（二等奖）[C];2014年

4 陈红;任怡;刘晓建;;云计算平台下计费机制研究[A];CCF NCSC 2011——第二届中国计算机学会服务计算学术会议论文集[C];2011年

5 张大华;罗志明;王铁军;李凡;杨义彬;;云计算平台关键技术研究[A];2011电力通信管理暨智能电网通信技术论坛论文集[C];2011年

6 陈煜;王树伟;王冠华;;水利工程建设管理云计算平台的研究与实践[A];中国水力发电工程学会信息化专委会、水电控制设备专委会2013年学术交流会论文集[C];2013年

7 赵家敏;王颖;刘青;万金华;张洪伟;何建涛;贲岳;柳晓宁;马艳;赵琰;李勇;;高性能计算平台管理系统[A];电力行业信息化优秀成果集2013[C];2013年

8 吕京建;夏飞;孙磊;尚夏;宋建中;;影响未来汽车工业发展的汽车计算平台——FlexRay技术综述[A];中国汽车工程学会汽车电子技术分会第七届（2006）年会暨学术研讨会论文集[C];2006年

9 曾龙海;张博锋;张丽华;何冰;吴耿锋;徐炜民;;基于云计算平台的虚拟集群构建技术研究[A];2010年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集[C];2010年

10 陈敬东;;基于ATCA通信计算平台的建设与军事应用研究[A];中国造船工程学会电子技术学术委员会2006学术年会论文集（上册）[C];2006年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 阿珍;软件云计算平台步入“战国时代”[N];电脑报;2010年

2 记者 刘欢;北京建成国内最大工业云计算平台[N];北京日报;2010年

3 北京市计算中心主任 曾宇;以公共计算平台推动企业自主创新发展[N];中国电子报;2009年

4 乐天 编译;构建云计算平台的三大误区[N];计算机世界;2010年

5 本报记者 霍光;2011年计算平台 智能终端推动变革[N];中国计算机报;2011年

6 本报记者 李奕;计算平台“应变”之路 三问微服务器[N];中国计算机报;2013年

7 记者　 赵凤华 通讯员　 周襄楠;超级计算平台“清华探索3号”向社会开放[N];科技日报;2006年

8 电脑报 熊雯琳;中化的“云”之路[N];电脑报;2009年

9 本报记者 李雪萌　见习记者 许凯;我省开建千万亿次超级计算平台[N];济南日报;2010年

10 ;微软高效能计算平台助力公共服务体系 为创意文化产业腾飞添翼[N];计算机世界;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 李铮;多媒体云计算平台关键技术研究[D];中国科学技术大学;2011年

2 安鹏;基于四重化冗余技术的高可信性计算平台研究[D];清华大学;2009年

3 陈海波;云计算平台可信性增强技术的研究[D];复旦大学;2008年

4 郭羽成;MPI高性能云计算平台关键技术研究[D];武汉理工大学;2013年

5 赵丹枫;云计算平台下以Artifact为中心的BPMS体系结构研究[D];燕山大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 马花;基于GAE云计算平台移动服务实现的应用研究[D];宁夏大学;2015年

2 杨楠;基于分布式存储与计算平台的用电量预测研究[D];华北电力大学;2015年

3 陈传银;基于云计算平台的复杂网络分析关键算法研究[D];电子科技大学;2014年

4 安家胜;基于OpenStack开源云的泛在学习环境的设计与实现[D];北京工业大学;2015年

5 陈源;基于Cloud Foundry的智慧交通云计算平台设计与实现[D];电子科技大学;2014年

6 刘晓萌;电力云计算平台资源调度策略的研究[D];华北电力大学;2015年

7 刘晓兰;云计算平台中数据安全机制及评估研究[D];北京邮电大学;2013年

8 李松;开源云计算平台管理支撑平台的研究与实现[D];山东大学;2013年

9 徐风;移动公司云计算平台原型的构建与测试[D];中南大学;2010年

10 虞柳青;基于化学计量学的远程计算平台[D];四川大学;2005年

，

本文编号：758870