云数据中心资源动态调整方法及系统

发布时间：2020-08-03 08:27

【摘要】：云数据中心为大数据、物联网、人工智能等提供基础性平台支撑。云数据中心呈现用户需求多样化、任务执行并行化、资源分配动态化等特点和需求。动态资源分配与调整是云数据中心资源高效利用和服务质量保证的有效方式。本文聚焦于云数据中心资源动态调整,实现用户需求与环境自适应的资源实时优化利用。具体研究内容如下:针对基于单纯形(Simplex)、智能爬山等算法的资源动态调整方式存在迭代次数多、收敛速度慢、效率低下的问题,难以快速响应应用需求变化。关联应用执行的先验知识,构建基于强化学习(reinforcement learning,RL)的资源优化分配模板和自适应的资源动态调整方法,实现云数据中心资源与应用需求的快速映射,提升资源需求动态变化下的云数据中心服务质量。实验表明,相比智能爬山算法,所提出的方法资源动态分配时延降低了22%。针对基于RL的资源动态调整方法的学习过程效率低的问题,提出基于先验知识的动作选择方法,加快学习过程从而提高学习过程效率。针对基于RL的资源动态调整方法搜索空间大的问题,使用Simplex算法得到最佳配置集,提出基于Simplex的状态空间约减算法和Simplex-RL混合资源动态调整方法,减小搜索空间从而提高了算法效率。实验表明,相比智能爬山算法,所提出的方法资源动态分配时延降低了30%,相比基于RL的资源动态调整算法,所提出的方法资源动态分配时延降低了6%。基于所研究的方法,设计并实现了云数据中心资源动态调整系统,该系统具有监控应用负载、关联应用执行的先验知识、学习资源优化分配模板、资源动态调整等功能,满足资源调整的实时性和服务质量的要求。该系统运用于云数据中心的云计算平台,验证了所研究方法的有效性。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP308
【图文】：

如图 4.7 所示，显示了虚拟机的主机名的、配置参数、所属域、IP 地址和端口，用户可在控制台界面对虚拟机进行开机、关机、使用、申请修改配置等操作。图4.7 云平台用户控制台界面

使用虚拟机有多种方式，可从 Web 网页端的控制台界面点击立议在 Web 端使用虚拟机，Windows 虚拟机也可从平台开放的 R程桌面连接，Linux 虚拟机也可从平台开放的 SSH 协议端口使用行连接。云平台用户访问 Windows 虚拟机界面如图 4.8 所示。

图4.8 云平台用户访问虚拟机界面云平台管理员在管理界面对虚拟机进行管理。图 4.9 为云平台虚拟机管理界面。图4.9 云平台管理员虚拟机管理界面云平台管理员在管理界面能看到每个用户的每台虚拟机的操作系统类型、网络地址、内存大小、CPU 数量、磁盘大小等信息，可在该界面对虚拟机进行回收操作。管理员还可对恶意用户进行锁定操作，锁定后该用户无法登陆使用云平台。管理员在

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本文编号：2779368