虚拟化环境下内存接入模型分析与优化研究

发布时间：2024-04-09 22:33

　　传统的数据中心是建立在多个实体服务器上,并行完成各种任务,一旦任务量加大就需要增加服务器的数量,从而使成本投入增大。为减少成本,提高资源的利用率,虚拟化技术应运而生。通过运用虚拟化技术,较少的服务器资源就可以运行多个应用程序和操作系统,并且可被多个用户同时使用,减少部署服务器的成本并提高工作效率。本文通过对虚拟化环境下内存访问模型进行分析和研究,提出了新的内存访问模型,并在此基础上设计了基于GPU加速的页面置换算法,复用GPU的空余算力,实现了内存数据的高速置换与压缩,有效地提高了内存资源的利用率。本文的主要研究工作如下:(1)对虚拟化环境下的内存访问数据进行统计分析、设计和建立相应模型。首先利用Docker和K8S(Kubernetes)构架构建虚拟化服务环境;然后利用压力测试来模拟大量的用户访问;最后通过实验收集访问内存的数据,并利用齐夫指数与基尼系数判定其是否符合Zipf分布。根据实验结果的可视化图,可以看出数据的分布出现了锯齿波,呈现阶梯型分布,由此构建了面向虚拟化环境下新的内存访问接入模型——阶梯聚集分布(Ladder Aggregation Distribution,LAD...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-4不同应用测试结果图

虚拟化环境下内存接入模型分析与优化机制研究26(e)数据库-查(f)数据库综合操作(g)文件顺序读(h)文件顺序写(l)文件随机读写(m)文件综合操作图3-4不同应用测试结果图如图3-4所示：图a为在压力测试下，对网页访问时，访问内存数据的统计规律；图b-e为数据库在压力测试下，....

图3-5综合操作访问内存数据分布规律

第3章虚拟化多用户环境下内存访问模型27别对其访问排名以及其访问频率取对数，最后对其进行可视化，结果如图3-5所示：图3-5综合操作访问内存数据分布规律通过对实验数据的统计以及可视化，发现曲线的后面出现了锯齿波、阶梯型，与Zipf分布相比较出现了差异。为对其进行精确化判断，对其求....

图3-6最小二乘法数据拟合结果图

虚拟化环境下内存接入模型分析与优化机制研究30(l)文件随机读写数据拟合(m)文件综合操作数据拟合图3-6最小二乘法数据拟合结果图如图3-6所示：图a为对网页访问时的最小二乘法数据拟合图；图b-e为数据库分别进行增、删、改、查等操作时的最小二乘法数据拟合图；图f为对数据库同时进行....

图3-7综合操作数据拟合图

虚拟化环境下内存接入模型分析与优化机制研究30(l)文件随机读写数据拟合(m)文件综合操作数据拟合图3-6最小二乘法数据拟合结果图如图3-6所示：图a为对网页访问时的最小二乘法数据拟合图；图b-e为数据库分别进行增、删、改、查等操作时的最小二乘法数据拟合图；图f为对数据库同时进行....

本文编号：3949731