雾计算环境下的资源缓存机制研究

发布时间：2020-08-21 05:18

【摘要】：当今社会,云计算技术得到广泛应用的同时也暴露出了一系列的问题,一个比较突出的问题是时间延迟大而带来服务质量的下降。首先,云计算的计算与存储集中在云数据中心,数据在网络边缘的终端设备和云数据中心之间传输距离长,带来时间延迟;其次,大量任务的传输和执行也带给网络带宽和云数据中心庞大的负载压力,导致时间延迟增加。Cisco于2011年提出了雾计算的概念,将云计算的计算与存储扩展到网络的边缘,网络边缘的设备承担部分计算与存储任务,从而可以缩短传输距离、减轻网络带宽和云数据中心的负载压力,降低时间延迟。另外,缓存技术也是网络中用来降低时间延迟的重要方法。本文针对云计算存在的时间延迟大的问题,将雾计算与缓存结合起来,提出了一种雾计算环境下的资源缓存机制,研究工作主要包括四个方面。首先设计了雾计算环境下的资源缓存系统,该系统分为两个部分——管理端与雾节点集群。雾节点集群由多台终端设备作为雾节点组成,负责缓存资源。管理端是整个缓存系统的控制核心,包括元数据管理模块、负载评估模块、缓存置换模块、缓存有效性校验模块和缓存存入模块。负载评估模块主要根据本文提出的负载均衡算法得到雾节点的负载权值并排序,元数据管理模块主要管理缓存到雾节点集群的资源的元数据,缓存有效性校验模块主要负责保证缓存资源的新鲜度,缓存置换模块主要负责当缓存系统空间不足时根据本文提出的最优缓存价值置换算法进行资源置换,缓存存入模块负责将资源以分布式多副本的形式缓存到雾节点集群中。其次为保证缓存系统的鲁棒性和降低时间延迟,本文提出了一种综合电源、交换机、剩余物理缓存容量的分布式多副本存入策略;为了均衡雾节点集群负载以降低时间延迟,提出一种综合CPU利用率、内存利用率、IO利用率、带宽利用率和硬件指标的负载均衡算法用于选取雾节点响应读取缓存请求。之后本文提出了一种最优缓存价值置换算法,算法思想是当雾节点集群剩余缓存空间不足时,根据资源访问频率、资源大小、资源剩余有效期占比来计算资源的价值量,然后根据资源的价值量选取资源进行置换,保证置换后缓存资源的价值量之和最大。最后通过对不同大小网络资源的并发访问测试,验证了本文提出的分布式多副本的存入策略和缓存读取时所用负载均衡算法在降低时延、均衡负载方面的有效性;并且通过真实web日志进行时延和字节命中率测试,验证了本文最优缓存价值置换算法在缓存置换方面的可行性。通过测试实验表明,本文提出的雾计算环境下的资源缓存机制可以有效降低时间延迟,提升服务质量。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP333
【图文】：

计算网络,终端,位置

图２－３终端异构性与协议支持逡逑（７）支持与云交互逡逑

雾计算环境下的资源缓存机制研究

}雾计算与内

桌面,远程桌面,瘦客户端,虚拟化

４．１邋“中国虹计划”介绍逡逑“中国虹计划”采用“瘦客户端＋宽带网＋云后台”的新型信息化模式，后台涵逡逑盖“桌面云”和“云桌面”两种架构。桌面云架构如图４－１所示。逡逑ｍ逦．一＾逦逦邋一一＾ｊ逡逑＾——ｃ逦｜ｐ网络一）逡逑ｆ￣－—－———＾￣逦＼逡逑〔ＶＭ〕〔邋ＶＭ〕…逡逑ｆ￣Ｋｅｎ．ｅ．邋Ｂａｓｅｄ邋ＶｉｎｕａｌＭａｃｈｉｎｅ逦）邋ｆ邋分布式存嫩邋１逡逑逦邋逦邋安逡逑烱ｆ高可用性低能耗贼部署］舍逡逑拟动态迁移逦动态扩容逦厂￣￣Ｎ逦＾逡逑ｓ逦}Ｉ通ｊ逦Ｌｓｙ逡逑囊邋逦．．．．．．．．．．＾逦＾邋ｈ邋ｎ？ｉ逡逑Ｉｒ￣＾｝ｒ—＾邋－ｉ邋－－逡逑Ｓ邋Ｌｉｎｕｘ邋ＯＳ逦Ｌｉｎｕｘ邋ＯＳ邋｜邋Ｉ，ｍｉＫ．ＯＳ邋ｊ逦ｎｏ邋Ｉ邋ｎｏ邋ｓｏ逡逑ｖ＿＿＿ｖ邋ｆ逦ＩＰ邋网络逦ｖ：邋Ｊ逡逑广逦＾＾一逦－一逦、逡逑数据逡逑存储邋ｄ逦Ｈ逦ｄ逦ｄ逦＊＇＊逡逑ＳＣＳＩ逦ｉＳＣＳＩ逦ＮＡＳ逦ＦＣ邋ＳＡＮ逦；逡逑图４－１桌面云架构逡逑“桌面云”基于服务器虚拟化和远程桌面协议实现，用户可以通过瘦客户端远逡逑４１逡逑

【参考文献】