云环境下网络感知的虚拟机分配方法研究
发布时间：2021-08-03 10:50
随着云应用、尤其是数据密集型云应用的迅猛发展,人们对计算、存储等资源的需求日益增长,云计算在数据处理中变得越来越重要。云计算通过分配虚拟机来处理数据节点,从而实现大数据管理和多任务处理。由于云计算具有执行大规模复杂计算任务的优势,因此如何进行合理高效的虚拟机分配成为了云计算的重要问题之一。本文将现实生产中的网络感知的虚拟机分配问题抽象为两类,分别为经典虚拟机分配问题和复杂虚拟机分配问题。其中,经典虚拟机分配问题包括两种具体场景下的问题:GVMA问题与MVMA问题,而网络感知的复杂虚拟机分配问题包括三种:MVMAP问题、MVMAM问题与MVMAMP问题。经典虚拟机分配问题更具备一般性,但是抽象程度高且难度与实际问题有一定差距。复杂虚拟机分配问题将待处理任务优先级和强制任务纳入考虑范围,故其求解难度更高但是也更贴合实际问题的难度。本文通过将这两类网络感知的虚拟机分配问题编码成对应的SAT类问题,包括SAT、MAX-SAT、带权的MAX-SAT、PMS以及带权的PMS。通过调用SAT类求解器进行求解,从而更高效地解决较大规模的...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
将网络感知的经典虚拟机分配问题转化为CNF公式如图3-1所示，本文先利用延迟时间矩阵MVV和延迟阈值Limit以CNF公
第4章网络感知的复杂虚拟机分配问题求解方法191.若i,jMVV>Limit，则表示虚拟机iVM和虚拟机jVM之间的延迟过高/距离较远，在虚拟机分配方案中，这两个虚拟机不能同时被数据节点选择。2.若i,jMVV≤Limit，则表示虚拟机iVM和虚拟机jVM之间的延迟在接受范围内/距离较近，在虚拟机分配方案中，两虚拟机之间互不影响，可以同时被数据节点选择。3.若i,jMDV>Limit，则表示数据节点iDN与虚拟机jVM之间的延迟过高/距离较远，不能将虚拟机jVM分配到数据节点iDN上以处理节点上的任务数据。4.若i,jMDV≤Limit，则表示数据节点iDN与虚拟机jVM之间的延迟在接受范围内/距离较近，可以分配虚拟机jVM到数据节点iDN上以处理节点上的任务数据。图4-1.将复杂虚拟机分配问题转化为CNF公式如图4-1所示，本文先利用MVV和Limit以CNF公式的形式表示虚拟机；然后利用MDV和Limit以DNF公式的形式表示数据节点。本文在复杂虚拟机分配问题中引入权重，也就是任务优先级，权重的取值取决于不同种类的复杂虚拟机分配问题；最后，将虚拟机分配问题转化为CNF公式，使得该问题可以由SAT类求解器进行后续求解。
第5章实验结果与分析27图5-1.GVMA问题中不同虚拟机和数据节点的数目下各阶段消耗时间占比表5-2.MVMA问题中不同虚拟机和数据节点数量下的求解效率比较原始问题转化后的CNF时间（s）VMDNLimit变量数子句数转化时间求解时间匹配时间总时间102047.41028.31.29E-046.13E-042.33E-041.06E-03204046.820106.13.52E-046.93E-043.47E-041.48E-03306046.830313.81.16E-031.05E-035.87E-042.89E-03408046.64012721.64E-023.48E-031.50E-032.15E-025010047.4501769.54.33E-025.09E-032.16E-035.06E-026012046.9602923.71.30E-019.73E-033.58E-031.40E-017014047.3704406.33.70E-011.64E-025.48E-034.00E-018016047.4804879.16.10E-012.04E-026.68E-036.30E-019018047.6905836.91.07E+002.76E-028.63E-031.10E+0010020047.71007088.31.91E+003.63E-021.09E-021.96E+00
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于历史数据的虚拟机资源分配方法[J]. 王海涛,李战怀,张晓,卜海龙,孔兰昕,赵晓南. 计算机研究与发展. 2019(04)
[2]支持随机服务请求的云虚拟机按需物理资源分配方法[J]. 曹洁,曾国荪,匡桂娟,张建伟,马海英,胡克坤,钮俊. 软件学报. 2017(02)
[3]一种通用云计算资源调度问题的快速近似算法[J]. 魏蔚,刘扬,杨卫东. 计算机研究与发展. 2016(03)
[4]一种基于网络感知的虚拟机再调度算法[J]. 罗刚毅,钱柱中,陆桑璐. 计算机学报. 2015(05)
本文编号：3319489
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：53 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
将网络感知的经典虚拟机分配问题转化为CNF公式如图3-1所示，本文先利用延迟时间矩阵MVV和延迟阈值Limit以CNF公
第4章网络感知的复杂虚拟机分配问题求解方法191.若i,jMVV>Limit，则表示虚拟机iVM和虚拟机jVM之间的延迟过高/距离较远，在虚拟机分配方案中，这两个虚拟机不能同时被数据节点选择。2.若i,jMVV≤Limit，则表示虚拟机iVM和虚拟机jVM之间的延迟在接受范围内/距离较近，在虚拟机分配方案中，两虚拟机之间互不影响，可以同时被数据节点选择。3.若i,jMDV>Limit，则表示数据节点iDN与虚拟机jVM之间的延迟过高/距离较远，不能将虚拟机jVM分配到数据节点iDN上以处理节点上的任务数据。4.若i,jMDV≤Limit，则表示数据节点iDN与虚拟机jVM之间的延迟在接受范围内/距离较近，可以分配虚拟机jVM到数据节点iDN上以处理节点上的任务数据。图4-1.将复杂虚拟机分配问题转化为CNF公式如图4-1所示，本文先利用MVV和Limit以CNF公式的形式表示虚拟机；然后利用MDV和Limit以DNF公式的形式表示数据节点。本文在复杂虚拟机分配问题中引入权重，也就是任务优先级，权重的取值取决于不同种类的复杂虚拟机分配问题；最后，将虚拟机分配问题转化为CNF公式，使得该问题可以由SAT类求解器进行后续求解。
第5章实验结果与分析27图5-1.GVMA问题中不同虚拟机和数据节点的数目下各阶段消耗时间占比表5-2.MVMA问题中不同虚拟机和数据节点数量下的求解效率比较原始问题转化后的CNF时间（s）VMDNLimit变量数子句数转化时间求解时间匹配时间总时间102047.41028.31.29E-046.13E-042.33E-041.06E-03204046.820106.13.52E-046.93E-043.47E-041.48E-03306046.830313.81.16E-031.05E-035.87E-042.89E-03408046.64012721.64E-023.48E-031.50E-032.15E-025010047.4501769.54.33E-025.09E-032.16E-035.06E-026012046.9602923.71.30E-019.73E-033.58E-031.40E-017014047.3704406.33.70E-011.64E-025.48E-034.00E-018016047.4804879.16.10E-012.04E-026.68E-036.30E-019018047.6905836.91.07E+002.76E-028.63E-031.10E+0010020047.71007088.31.91E+003.63E-021.09E-021.96E+00
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于历史数据的虚拟机资源分配方法[J]. 王海涛,李战怀,张晓,卜海龙,孔兰昕,赵晓南. 计算机研究与发展. 2019(04)
[2]支持随机服务请求的云虚拟机按需物理资源分配方法[J]. 曹洁,曾国荪,匡桂娟,张建伟,马海英,胡克坤,钮俊. 软件学报. 2017(02)
[3]一种通用云计算资源调度问题的快速近似算法[J]. 魏蔚,刘扬,杨卫东. 计算机研究与发展. 2016(03)
[4]一种基于网络感知的虚拟机再调度算法[J]. 罗刚毅,钱柱中,陆桑璐. 计算机学报. 2015(05)
本文编号：3319489
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