虚拟化数据中心的集群监控管理系统研究

发布时间：2017-07-05 05:23

  本文关键词：虚拟化数据中心的集群监控管理系统研究

  更多相关文章： 虚拟化技术 数据中心 实时监控 预测迁移模型 动态资源分配

【摘要】：虚拟化技术有效解决了传统数据中心的资源浪费、管理困难等问题,通过建立虚拟机共享物理设备资源,利用有限的物理资源运行多个独立操作系统实现不同功能及任务的分配。虚拟机在多台物理主机之间的迁移技术已经有广泛深入的研究,可以达到负载均衡、热点解除等目标。但是在实际应用中,很多企业的虚拟化数据中心采用静态管理方式,在创建虚拟机时分配固定的资源,运行过程中无法根据负载需求进行动态调控,会造成资源不足的现象；并且随着集群规模的增大,人工管理的效率大大降低。因此,建立集群的实时监控系统,自动监测各节点和虚拟机的运行状态,根据实际需求进行合理的资源分配管理,可以保证数据中心运行时的服务质量,节约人力资源。本文主要研究了虚拟化集群的监控管理系统的设计与实现的关键技术,在总结前人研究工作的基础上,本文所做的主要工作如下：1.结合节点内部的虚拟机资源动态分配技术和节点间的虚拟机迁移技术,设计了集群监控管理系统的框架模型,将系统功能分为状态监控和资源管理模块,集群结构分为中心节点和工作节点,分别负责节点内部监控和集群整体监控,并且当需求增加导致出现热点问题时进行自主管理。2.工作节点实时监控节点内部每个虚拟机的运行状态,随着虚拟机的应用负载增加,其创建时初始化分配的资源不足以满足需求,达到资源使用率阈值时进行报警。文中建立了根据历史记录预测虚拟机负载的模型,根据模型算法确定如何对资源进行动态分配。保证了虚拟机有足够的资源运行应用并且控制资源的分配策略,防止由于资源不足而造成服务质量下降。3.中心节点负责对集群整体进行监控,物理节点上的虚拟机负载增加会造成该节点上的剩余资源不断减少,影响物理机器的运行,无法保证节点上的虚拟机良好的服务质量。中心节点发现热点节点将进行报警和迁移策略的制定。建立了基于迁移开销预测的模型进行虚拟机选择,根据虚拟机的内存和页面修改速度选择待迁移的虚拟机；设计了负载状态感知的目标节点选择算法,根据节点的负载和资源状态确定要迁入虚拟机的目的主机。通过Cloudsim软件设计了合理的仿真对比实验证明了算法的良好效果。
【关键词】：虚拟化技术 数据中心 实时监控 预测迁移模型 动态资源分配
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP302;TP315
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第1章 绪论12-17
• 1.1 背景及意义12-14
• 1.2 研究现状14-15
• 1.3 研究目标与研究内容15-16
• 1.3.1 研究目标15
• 1.3.2 研究内容15-16
• 1.4 论文组织结构16-17
• 第2章 相关技术及研究17-24
• 2.1 常用虚拟机的介绍17-19
• 2.1.1 Xen17-18
• 2.1.2 KVM18-19
• 2.2 Xen虚拟机的VCPU调度算法19-20
• 2.2.1 BVT算法19
• 2.2.2 SEDF算法19-20
• 2.2.3 Credit算法20
• 2.3 虚拟机的迁移20-23
• 2.3.1 动态迁移介绍21
• 2.3.2 动态迁移流程21-22
• 2.3.3 内存迁移22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 集群监控与管理系统的设计24-35
• 3.1 需求分析24-25
• 3.2 系统概述25-27
• 3.3 状态监控模块27-29
• 3.3.1 工作节点虚拟机监控27-29
• 3.3.2 中心节点集群监控29
• 3.4 资源管理模块29-34
• 3.4.1 单节点内虚拟机资源动态分配30-31
• 3.4.2 节点间虚拟机迁移31-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 系统的实现与评估35-46
• 4.1 线性趋势模型预测虚拟机负载35-37
• 4.2 基于迁移开销预测的虚拟机选择37-41
• 4.2.1 算法设计37-38
• 4.2.2 实验方案38-39
• 4.2.3 实验结果分析39-41
• 4.3 感知负载状态的目标节点选择41-43
• 4.3.1 算法设计41-42
• 4.3.2 虚拟机迁移42-43
• 4.4 系统的实现流程43-44
• 4.5 可靠性分析44-45
• 4.6 本章小结45-46
• 第5章 总结与展望46-48
• 5.1 总结46-47
• 5.2 展望47-48
• 参考文献48-52
• 致谢52-53
• 攻读学位期间发表的学术论文目录53-54
• 学位论文评阅及答辩情况隶54

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8 张逢U，

本文编号：520684