面向校园云平台的虚拟机管理调度方法研究

发布时间：2017-06-14 19:06

  本文关键词：面向校园云平台的虚拟机管理调度方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：信息技术的快速发展、教育改革的不断深化推动了高校信息化建设步伐。由于建设过程中数据中心大多以服务器和SAN存储连接方式为基础,一个应用系统部署在一个或多个服务器上,所以导致了基础设施利用率低、实验室设备孤岛等问题。云计算技术的兴起为改善高校信息化建设过程中的这些问题提供了一种可行的方案——校园云。 校园云主要是利用虚拟化技术整合、虚拟物理资源,实现对资源的动态调配和按需使用。校园云的应用场景和教学活动结合较紧密,教学应用具有周期性、可预测性、批量性等传统应用不具备的特点,而当前的虚拟机调度机制未考虑校园教学应用负载的特征,造成了很多不必要的虚拟机迁移,以及由此带来的负载不均和资源浪费。本文旨在解决上述问题,提出了一种针对校园云平台教学应用特点的虚拟机调度方法及系统,具体研究工作和主要贡献如下： (1)提出了校园云平台教学应用调度问题的理论模型 首先对教学应用调度问题进行了抽象,将该问题归纳为多目标优化问题；然后提出了课程需求模型、物理机负载模型。课程需求模型被定义为一个六元组,该模型是对教学应用负载的抽象,解决了传统模型无法有效利用课程信息进行判断决策的问题。物理机负载模型被定义为一个5*5*16的三维矩阵,用以描述物理机上所部署的课程虚拟机详情。它在传统模型基础上进行了扩展,可描述虚拟机的使用时间、某一时间段的最大资源利用率,有助于进行更精确的调度。 (2)提出了校园云平台中教学应用的调度策略和算法 为解决未考虑教学应用特征的虚拟机调度机制带来的负载不均和资源浪费,本文提出了针对教学应用批量性、周期性、可预测性的调度策略,提出了“先集中,再分散”的部署原理以及“先平衡,后节能”的动态调度原理,定义了吻合度、部署优先值、迁移优先值、负载判定值等算法判定参数,最终提出了课程虚拟机静态部署算法以及动态调度算法。 (3)提出了校园云平台教学应用的调度系统架构并且进行了系统实现 根据本文提出的面向校园云平台的调度方法,设计了调度系统架构。该架构主要由用户请求模块、数据存储模块、虚拟机调度模块以及虚拟机控制模块组成。并且最终在开源IaaS平台OpenStack为基础的校园云平台上实现了调度系统。 实验验证表明,本文提出的调度方法可在保证教学应用需求的同时,减少物理服务器使用数量,并使物理机集群实现负载均衡,达到了多目标优化的目的。
【关键词】：校园云 调度机制 虚拟机放置 降低能耗 负载均衡
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP302
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10
• 1.3 本文研究内容10-11
• 1.4 本文章节安排11-12
• 2 相关技术12-23
• 2.1 云计算12-16
• 2.1.1 云计算概念及特征12-13
• 2.1.2 云计算服务层次13-15
• 2.1.3 云计算部署模型15-16
• 2.2 虚拟化技术16-19
• 2.2.1 虚拟化概念16-17
• 2.2.2 服务器虚拟化17
• 2.2.3 流行的服务器虚拟化技术17-19
• 2.3 虚拟机调度19-20
• 2.4 OpenStack20-23
• 2.4.1 OpenStack架构介绍20-21
• 2.4.2 Nova计算组件21-23
• 3 面向校园云平台的虚拟机调度方法23-32
• 3.1 问题定义23
• 3.2 调度原理23-25
• 3.3 静态部署算法25-29
• 3.3.1 相关定义25-27
• 3.3.2 算法描述27-29
• 3.4 动态调度算法29-32
• 3.4.1 相关概念29-30
• 3.4.2 算法描述30-32
• 4 面向校园云平台的虚拟机调度系统32-46
• 4.1 调度系统架构32-35
• 4.2 校园云平台工作流程35-36
• 4.3 平台实现36-46
• 4.3.1 组件介绍37-41
• 4.3.2 算法及资源操作的实现41-46
• 5 调度方法验证46-53
• 5.1 应用场景46
• 5.2 实验环境46-47
• 5.3 实验结果47-53
• 6 总结与展望53-55
• 6.1 论文总结53-54
• 6.2 进一步展望54-55
• 参考文献55-58
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文58-59
• 致谢59

【共引文献】

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本文编号：450278