基于改进PSO算法和双层管理模式的云平台虚拟机调度节能方法研究
本文关键词:基于改进PSO算法和双层管理模式的云平台虚拟机调度节能方法研究
更多相关文章: 云平台 虚拟机迁移 节能 改进PSO算法 双层管理模式
【摘要】:伴随云计算平台迅猛地发展,其能源消耗问题日益凸显。采用虚拟化技术的云平台中,其节能方法的主要思想是将虚拟机集中整合到某些物理服务器上,同时关闭其余的物理服务器实现节能目的。在对采用虚拟化技术的云计算平台进行节能研究时发现,其管理模式是以单个节点管理整个平台,负责所有虚拟机的迁移与调度,虚拟机迁移范围基本上是整个平台,这导致迁移规模大,效率低的问题,而且如果管理节点宕机,整个云平台管理功能将会失效。因此根据以上所描述的问题,本文开展以下方面研究:第一,提出一种双层管理虚拟机的模式用于解决单管理节点瓶颈和虚拟机迁移范围过大的问题。大幅度减少每个管理节点的管理压力,增强平台的可靠性。与此同时降低虚拟机迁移问题规模,加快找到虚拟机部署方案的速度。第二,提出改进的PSO算法计算虚拟机迁移方法。虚拟机迁移问题属于多目标优化问题。对PSO算法在离散多目标优化问题应用上进行改进,重新选取优化目标,结合能耗因素,在基本保证服务性能的前提下实现节能和优化。第三,经过在CloudSim仿真平台的验证,证明了本文提出的改进PSO算法在云平台节能上有明显作用。
【关键词】:云平台 虚拟机迁移 节能 改进PSO算法 双层管理模式
【学位授予单位】:内蒙古农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP302
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-8
- 1 绪论8-15
- 1.1 课题背景及意义8-9
- 1.1.1 论文来源8
- 1.1.2 云平台能耗现状8-9
- 1.2 国内外研究现状9-13
- 1.2.1 云计算平台节能国外研究现状10-12
- 1.2.2 云计算平台节能国内研究现状12-13
- 1.3 论文的主要工作13-14
- 1.4 论文组织结构14-15
- 2 云计算简介15-24
- 2.1 云计算介绍15-16
- 2.1.1 云计算定义15
- 2.1.2 云计算特点15-16
- 2.2 云计算平台类型16-19
- 2.3 虚拟化技术19-23
- 2.3.1 什么是虚拟化19-20
- 2.3.2 虚拟化技术分类20-23
- 2.4 本章小结23-24
- 3 云计算平台双层管理模式24-30
- 3.1 云平台管理模式现状24-25
- 3.2 双层管理模式25-29
- 3.2.1 基本介绍25-27
- 3.2.2 选举过程27-29
- 3.3 本章小结29-30
- 4 虚拟机节能迁移方法30-40
- 4.1 虚拟机节能迁移流程30-32
- 4.1.1 虚拟机迁移节能技术介绍30
- 4.1.2 具体迁移方法流程30-32
- 4.2 粒子群算法32-35
- 4.2.1 粒子群算法原理32-33
- 4.2.2 粒子群算法基本参数选择的研究33-34
- 4.2.3 离散问题34-35
- 4.3 改进的PSO算法35-39
- 4.3.1 虚拟机节能因素选取35-36
- 4.3.2 数学模型36-38
- 4.3.3 算法流程描述38-39
- 4.4 本章小结39-40
- 5 实验与分析40-49
- 5.1 实验环境与流程介绍40-43
- 5.2 实验设计与数据43-45
- 5.3 实验结果与分析45-47
- 5.4 本章小结47-49
- 6 总结与展望49-51
- 6.1 总结49
- 6.2 展望49-51
- 致谢51-52
- 参考文献52-55
- 作者简介55
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5 申琳;虚拟机泛滥 系统安全怎么办[N];中国计算机报;2008年
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7 盆盆;真实的虚拟机[N];中国电脑教育报;2004年
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