云计算环境下的虚拟机调度策略研究
本文关键词：云计算环境下的虚拟机调度策略研究，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：云计算作为一种新型的计算模式，受到了学术界的广泛关注，并已逐渐由理论研究走向应用实践。在云计算中，虚拟机调度能够影响到用户的服务质量、系统的资源利用率和能量的消耗等方面，因此它作为一个基本且复杂的问题成为了学者们研究的热点。云环境下的虚拟机调度主要研究的是如何为用户分配相应的虚拟机以及将虚拟机调度到物理资源上，从而保证用户的需求和系统的性能。本文主要研究云计算环境下的虚拟机调度策略，主要工作包括以下几点： （1）分析了当前云计算以及云计算环境下的虚拟机调度研究现状，阐述了云计算的概念及特征、分类、应用场景以及云计算的关键技术。分析了云计算环境下的虚拟机调度技术，主要包括调度模型、调度特点、调度目标和调度算法，重点针对虚拟机的调度算法，介绍了现有的研究进展并分析了存在的不足。 （2）针对虚拟机调度模型中任务与虚拟机的映射关系，提出一种基于混合遗传-细菌觅食优化（Genetic Bacterial Foraging Optimization，GBFO）的虚拟机调度算法。首先在遗传算法中为了避免算法陷入局部最优和后期进化缓慢，将适应值方差引入选择算子中，并且基于适应值方差设计了两个算法的最佳结合点，同时为了使得细菌和基因能够适应统一的编码规则，而且能够加强细菌自身的信息反馈，提出了基于变异思想的细菌趋化操作，其次为了增强菌群内部信息的交流提出了基于简单交叉思想的复制操作，最后采用GBFO算法实现虚拟机的调度。实验仿真结果表明，，本文提出GBFO算法具有较快的收敛速度和求解精度，同相同目标的其他调度算法相比，基于GBFO的调度算法更加具有优势。 （3）针对虚拟机调度模型中虚拟机与物理机的映射关系，提出一种基于改进NSGA II（Non-dominated Sorting GeneticAlgorithm）的虚拟机部署算法，首先对虚拟机的部署建立装箱问题模型，将该模型的求解转化一个多目标优化问题，目标分别为负载均衡、提高任务执行效率和降低能耗，接着对基于非支配排序的遗传算法进行改进，利用回溯法中的剪枝函数确定最优初始种群，引入正态分布密度函数限制优秀精英，采用二维矩阵的思想进行交叉操作。最后采用改进后的NSGA II实现虚拟机的部署。实验仿真结果表明，基于改进NSGA II的虚拟机部署算法在任务执行时间、负载均衡和能量消耗三个方面均具有较好的性能。
【关键词】：云计算 虚拟机调度 混合优化 多目标优化
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP302
【目录】：
- 摘要4-5
- Abstract5-7
- 目录7-9
- 第一章 绪论9-15
- 1.1 研究背景与研究意义9-10
- 1.2 国内外研究现状10-13
- 1.2.1 云计算的研究现状10-12
- 1.2.2 云计算环境下虚拟机调度研究现状12-13
- 1.3 本文主要工作13-14
- 1.4 本文组织结构14-15
- 第二章 云计算及其关键技术概述15-27
- 2.1 云计算概述15-20
- 2.1.1 云计算的定义及特征15-17
- 2.1.2 云计算的分类17-19
- 2.1.3 云计算的应用场景19-20
- 2.2 云计算的关键技术20-26
- 2.2.1 虚拟化技术20-22
- 2.2.2 海量数据处理技术22-25
- 2.2.3 海量数据存储技术25-26
- 2.3 本章小结26-27
- 第三章 云计算环境下的虚拟机调度技术27-39
- 3.1 虚拟机调度的模型27-29
- 3.2 虚拟机调度的特点29-30
- 3.3 虚拟机调度的目标30-31
- 3.4 虚拟机调度的算法31-34
- 3.5 虚拟机调度的仿真工具 CloudSim34-38
- 3.6 本章小结38-39
- 第四章 基于混合优化的虚拟机调度算法39-57
- 4.1 引言39-40
- 4.2 遗传-细菌觅食混合优化算法40-46
- 4.2.1 遗传-细菌统一编码41-42
- 4.2.2 选择算子的改进42-43
- 4.2.3 最佳结合点的选择43
- 4.2.4 基于变异的细菌趋化操作43-45
- 4.2.5 基于交叉的细菌复制操作45-46
- 4.3 基于混合优化的虚拟机调度算法46-49
- 4.3.1 虚拟机调度模型46-47
- 4.3.2 调度的流程描述47-49
- 4.4 实验模拟及结果分析49-56
- 4.4.1 实验的仿真环境49-50
- 4.4.2 实验参数的设置50-53
- 4.4.3 实验结果及分析53-56
- 4.5 本章小结56-57
- 第五章 基于改进 NSGAII 的虚拟机部署算法57-74
- 5.1 引言57-58
- 5.2 基于非支配排序的遗传算法-NSGA II 改进58-64
- 5.2.1 NSGA II 算法的介绍58-61
- 5.2.2 基于状态空间树的初始种群建立61-62
- 5.2.3 基于正态分布函数的精英保留策略62-63
- 5.2.4 基于二维矩阵的交叉操作63-64
- 5.3 基于改进 NSGA II 的虚拟机部署算法64-69
- 5.3.1 虚拟机部署模型65
- 5.3.2 虚拟机部署的多个目标函数65-67
- 5.3.3 虚拟机部署的流程描述67-69
- 5.4 实验模拟及结果分析69-73
- 5.4.1 实验仿真环境的设置69-70
- 5.4.2 实验结果及分析70-73
- 5.5 本章小结73-74
- 第六章 总结与展望74-76
- 参考文献76-79
- 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文79-80
- 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目80-81
- 致谢81
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