分层分布式云中虚拟机优化部署的研究

发布时间：2017-06-22 00:10

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【摘要】：分布式云计算的广域协同和资源分配是提高云计算效能降低通信开销的关键技术。本文针对用户的资源需求，结合云计算资源的分配状况，提出了广域协同的云计算资源簇和云计算中心内部资源优化方法，解决虚拟机优化部署问题。 基于距离优先的云计算中心选择方法因缺乏考虑云计算中心本身资源状况，难以形成资源密集的计算中心集。针对此问题，综合考虑云计算中心的剩余资源和用户任务，本文提出了针对分布式任务的计算中心簇划分方法，形成了资源密集的计算中心集。相比于基于距离优先的云计算中心选择方法，此方法具有高的资源利用率和任务执行效率。经分析和仿真实验表明本文提议的算法能够降低分布式协同任务处理的通信开销。 为了降低单一云计算中心执行同一任务的虚拟机之间的通信代价和延迟，针对树形拓扑的云计算中心，本文提出了最优子树生成方法。最优子树生成方法通过结合所选子树内部的服务器处理客户任务的协同情况，进一步降低计算中心间的通信开销。经分析和仿真实验表明该方法具有通信开销总量少、通信延迟低以及任务处理时间短的优点。
【关键词】：云计算 虚拟机放置 分布式体系架构 通信延迟
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP302
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 引言7-8
• 1.2 研究背景及意义8
• 1.3 本文研究内容及主要工作8-9
• 1.4 论文结构安排9-11
• 第二章 云计算及资源分配策略概述11-23
• 2.1 云计算概述11-15
• 2.1.1 云计算概念11
• 2.1.2 云计算分类11-13
• 2.1.3 云计算的服务提供13-14
• 2.1.4 云计算的发展现状14-15
• 2.2 关键技术及分布式计算框架15-16
• 2.2.1 虚拟化技术15
• 2.2.2 分布式计算框架15-16
• 2.3 资源调度策略概述16-19
• 2.3.1 基于物理机粒度的资源管理17
• 2.3.2 基于进程粒度的资源管理17-18
• 2.3.3 基于虚拟机粒度的资源管理18-19
• 2.4 云计算中心资源调度模拟系统19-21
• 2.4.1 CloudSim 体系结构19-20
• 2.4.2 CloudSim 仿真流程20-21
• 2.5 本章小结21-23
• 第三章 分层分布式云中计算中心选择的策略23-41
• 3.1 分层分布式云体系结构23-25
• 3.1.1 集中式云计算体系23-24
• 3.1.2 分布式云计算体系24-25
• 3.2 问题描述25
• 3.3 计算中心选择策略的研究25-33
• 3.3.1 寻找最优子图算法26-29
• 3.3.2 代价感知的虚拟机数目估计29-31
• 3.3.3 算法分析及时间复杂度31-33
• 3.4 针对分布式任务划分计算中心簇33-37
• 3.4.1 分布式计算和云计算的结合33
• 3.4.2 分布式应用中虚拟机放置问题描述33-34
• 3.4.3 分布式应用虚拟机放置算法34-37
• 3.5 仿真结果分析37-40
• 3.6 本章小结40-41
• 第四章 计算中心内部物理主机选择的策略41-59
• 4.1 树型网络拓扑结构41-42
• 4.2 寻找最优子树42-50
• 4.2.1 寻找最优子树问题描述42-43
• 4.2.2 寻找最优子树算法43-47
• 4.2.3 使用多个衡量标准进一步优化子树选择47-50
• 4.3 实验与分析50-58
• 4.3.1 寻找最优子树的仿真实验51-53
• 4.3.2 搭建真实开源平台并进行实验53-58
• 4.4 本章小结58-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 本文工作总结59-60
• 5.2 未来研究展望60-61
• 致谢61-63
• 参考文献63-67
• 研究成果67-68

【共引文献】

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10 张s

本文编号：470267