云计算资源调度技术的研究与实现

发布时间：2017-04-15 23:26

  本文关键词：云计算资源调度技术的研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算通过虚拟化技术将基础设施硬件资源虚拟化,形成巨大的资源池,并且以动态可缩放的方式提供给用户。随着云计算基础设施规模不断增加,如何通过资源调度技术减少资源浪费、保证用户服务等级约定(SLA)与提高系统负载均衡是当前研究人员需要研究和解决的重要问题。此外,现有的云计算资源调度系统存在不支持可扩展资源管理目标的问题。分析了现有的资源调度策略与资源调度系统,总结出当前研究的不足;针对资源使用率、SLA满足率、系统负载均衡等多目标优化问题,通过建立资源调度优化模型,设计虚拟机资源初始化分配算法与动态迁移算法,提出了多目标优化资源调度策略,同时满足了多个资源调度优化目标,如减少资源浪费、降低SLA违背率、保持系统负载均衡;针对资源调度系统方面存在的、不支持可扩展资源管理目标的问题,设计了基于目标管理的资源调度系统,用于支持用户自定制的资源管理目标,并在OpenStack云平台上进行了原型实现。通过仿真实验验证了提出的多目标优化资源策略能够权衡多个子目标之间的冲突,从而得到全局最优解。在OpenStack平台上原型实现的实验证明了提出的基于目标管理目标管理的资源调度系统能够支持用户自定制的资源优化目标,可根据负载需求在不同资源管理目标之间切换。
【关键词】：云计算 资源调度 多目标优化 虚拟化
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP302
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 研究现状9-10
• 1.2.1 云计算资源调度策略研究现状9
• 1.2.2 云计算资源调度系统研究现状9-10
• 1.3 本文主要工作10-11
• 1.4 本文组织结构11-12
• 第二章 相关技术分析12-20
• 2.1 云计算12-14
• 2.1.1 云计算定义12-13
• 2.1.2 云计算分类13-14
• 2.2 资源调度相关技术14-16
• 2.2.1 资源调度优化目标14
• 2.2.2 资源调度算法14-15
• 2.2.3 在线迁移技术15
• 2.2.4 虚拟化技术15-16
• 2.3 云仿真工具CloudSim16-17
• 2.4 云平台OpenStack17-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 多目标优化的资源调度策略20-29
• 3.1 本章引言20-21
• 3.2 资源优化调度建模21-24
• 3.2.1 数学模型21-22
• 3.2.2 问题描述22-23
• 3.2.3 资源调度优化目标23-24
• 3.3 多目标优化资源调度策略24-28
• 3.3.1 综合权衡值24-25
• 3.3.2 虚拟机资源初始化分配算法25-26
• 3.3.3 虚拟机动态迁移算法26-28
• 3.4 本章小结28-29
• 第四章 基于目标管理的资源调度系统设计与实现29-47
• 4.1 本章引言29-30
• 4.2 资源调度系统分析与设计30-34
• 4.2.1 云数据中心资源模型30-31
• 4.2.2 资源调度系统需求分析31
• 4.2.3 资源调度系统设计31-33
• 4.2.4 资源调度系统工作流程33-34
• 4.3 资源调度系统原型实现34-46
• 4.3.1 OpenStack云平台构建34-37
• 4.3.2 资源调度系统原型实现37-46
• 4.3.2.1 物理主机/虚拟机监测组件实现38-40
• 4.3.2.2 虚拟机资源初始化分配组件实现40-43
• 4.3.2.3 虚拟机动态迁移组件实现43-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 测试与分析47-54
• 5.1 多目标优化资源调度策略的测试与分析47-50
• 5.1.1 仿真建立47-49
• 5.1.2 仿真结果分析49-50
• 5.2 基于目标管理的资源调度系统测试与分析50-53
• 5.2.1 实验设计50-51
• 5.2.2 负载均衡实验结果与分析51-52
• 5.2.3 资源利用率实验结果与分析52-53
• 5.3 本章小结53-54
• 第六章 总结与展望54-56
• 6.1 总结54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-59
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文59-60
• 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目60-61
• 致谢61

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