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基于混合云的支持SLA和动态自适应的集群管理系统

发布时间:2021-04-27 18:01
  随着容器技术的出现,基于容器的应用部署方式为用户提供了一种新的渠道,由于其具有可整体打包运行环境进行移植的特点,用户使用容器可以轻松创建定制环境以适应其软件产品的需求。通过集群管理系统统一的进行多容器的调度和资源管理,需要具有将容器灵活地映射到不同的节点以及根据负载情况动态调整容器资源和迁移容器的能力,做出和实施这些决策的敏捷性决定了企业IT应对不断变化的业务需求的响应能力,对支持容器调度和管理的集群管理系统的研究有着重要的理论价值和广泛的应用前景。本文设计并实现了一套对混合云集群中的容器和资源进行管理的集群管理系统,系统主要提供三大功能:应用镜像的资源分配、自动分发和运行,容器的动态自适应和本地资源不足时自动申请公有云节点的混合云资源管理。应用镜像的资源分配、自动分发和运行主要实现的是应用镜像的自动资源分配和部署运行;容器的动态自适应主要实现的是动态监测容器内应用的运行负载,动态的增加或删减容器资源以适应不同负载下应用的资源需求;混合云资源管理主要实现的是在本地集群资源不足时动态申请公有云节点用于应用镜像的部署。在实现应用镜像的资源分配、自动分发和运行时,为支持SLA(Service... 

【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题来源与研究意义
        1.1.1 课题来源
        1.1.2 课题研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 集群管理系统
        1.2.2 容器的迭代迁移和动态自适应
        1.2.3 国内外文献综述的简析
    1.3 本文研究内容及章节安排
第2章 集群管理系统需求分析
    2.1 系统需求概述
    2.2 应用镜像的资源分配、自动分发和运行
        2.2.1 应用镜像的资源分配、自动分发和运行概述
        2.2.2 应用镜像资源分配、自动分发和运行的主要研究内容
    2.3 容器的动态自适应
        2.3.1 容器的动态自适应概述
        2.3.2 容器动态自适应的主要研究内容
    2.4 混合云资源的管理
        2.4.1 基于混合云的集群管理系统概述
        2.4.2 混合云资源管理的主要研究内容
    2.5 集群管理系统整体用例分析
        2.5.1 系统用例分析
        2.5.2 系统组件之间的连接方式
    2.6 本章总结
第3章 集群管理系统相关理论及关键技术研究
    3.1 支持SLA的资源分配相关理论
        3.1.1 基于SLA的形式化表达结构
        3.1.2 计算资源性能指标获取方式
        3.1.3 最小化节点数的资源分配
    3.2 容器迭代迁移
        3.2.1 Docker对迭代迁移的支持现状
        3.2.2 RunC+CRIU的迭代迁移实现
        3.2.3 RunC网络访问功能的实现
        3.2.4 最佳迭代停止点选择
    3.3 最小代价的容器动态自适应决策
        3.3.1 最小代价的容器动态自适应问题背景
        3.3.2 最小代价的容器动态自适应问题的形式化描述
        3.3.3 问题的解决思想
        3.3.4 最小代价的容器动态自适应算法设计
        3.3.5 实验结果及分析
    3.4 混合云资源管理的实现
    3.5 本章总结
第4章 集群管理系统系统设计
    4.1 系统整体框架设计
    4.2 系统功能结构设计
    4.3 容器调度架构设计
    4.4 容器动态自适应架构设计
    4.5 RPC设计
        4.5.1 RPC整体实现概述
        4.5.2 RPC Client工作场景
        4.5.3 RPC Server工作场景
        4.5.4 RPC设计类图
    4.6 消息系统设计
        4.6.1 消息系统工作场景
        4.6.2 消息系统设计类图
    4.7 心跳系统设计
        4.7.1 心跳系统工作场景设计
        4.7.2 心跳系统设计类图
    4.8 本章总结
第5章 集群管理系统系统实现与测试
    5.1 系统功能实现
        5.1.1 连接集群节点功能实现
        5.1.2 容器的调度功能实现
        5.1.3 容器的动态自适应功能实现
        5.1.4 RPC实现
    5.2 系统测试
    5.3 本章总结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]云计算架构下基于BP神经网络负载预测策略的研究[J]. 王晨辉,张晓亮,梁晓传.  电力信息与通信技术. 2016(11)
[2]云计算环境下的DPSO资源负载均衡算法[J]. 冯小靖,潘郁.  计算机工程与应用. 2013(06)
[3]一种实用的数据库动态再组织策略[J]. 徐晓飞.  微电子学与计算机. 1987(01)



本文编号:3163914

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