电力云计算资源调度系统研究

发布时间：2017-09-03 16:07

  本文关键词：电力云计算资源调度系统研究

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【摘要】：云计算是将计算任务分布在不同的由大量计算机组成的计算中心或局域网,这样就加快了应用程序的部署,从而大幅降低了购买硬件、电力以及维护的成本,使各种应用系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。而当今的电力系统变成了一个数据量相当多且复杂的信息系统,如何运用云计算技术来整合电力信息系统中现有的软、硬件资源,提高电网信息系统的在线数据分析和实时监控等能力,从而保障电网在以后相当长时间内的智能调度是课题研究的重点。 当前云计算环境中的资源主要是虚拟机资源,具体是通过使用虚拟化技术对各种软硬件资源进行虚拟化,形成虚拟资源池后,动态部署虚拟机提供给用户使用。鉴于上述原因,本文对电力云计算资源调度系统进行了研究,重点研究了面向虚拟机的电力云资源调度。为此,首先分析了当前云计算环境下的资源调度研究现状,总结了调度算法策略,分析了MapReduce调度模型；然后在此基础上给出了基于蚁群改进算法的虚拟机资源调度算法；最后,通过仿真软件CloudSim进行了仿真实验,仿真实验表明基于改进蚁群算法的虚拟机资源调度算法比轮询算法更快地寻找到适合任务执行的虚拟机资源,以保证用户服务要求；同时设计了虚拟机的系统架构,实现了前面所述的电力云虚拟机资源调度策略。
【关键词】：云计算 调度策略 蚁群系统 虚拟机 资源调度
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP302;TM73
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 智能电网云计算国内外研究现状10-11
• 1.2.2 云计算资源调度研究现状11-12
• 1.2.3 云计算资源调度在电力行业的应用现状12-13
• 1.3 论文组织结构13-14
• 第2章 云计算资源调度策略14-24
• 2.1 云计算数据中心及资源调度概述14-15
• 2.2 云计算的调度机制15-16
• 2.3 云计算资源调度策略对比分析16-19
• 2.3.1 Amazon调度策略16-17
• 2.3.2 IBM调度策略17
• 2.3.3 HP调度策略17-18
• 2.3.4 VM调度策略18-19
• 2.3.5 其他方案19
• 2.4 云计算资源调度策略分类19-22
• 2.4.1 性能优先19-20
• 2.4.2 成本优先20-22
• 2.4.3 组合调度策略22
• 2.5 本章小结22-24
• 第3章 电力云计算资源调度模型24-34
• 3.1 MapReduce调度模型24-26
• 3.1.1 MapReduce的工作原理24-25
• 3.1.2 MapReduce的设计原则25-26
• 3.2 蚁群算法及数学建模26-30
• 3.2.1 蚁群算法原理27-28
• 3.2.2 蚂蚁系统模型28-30
• 3.3 基于改进蚁群系统的虚拟机资源调度算法30-33
• 3.3.1 信息素的定义及修改30-31
• 3.3.2 任务预计执行时间的定义31-32
• 3.3.3 蚂蚁选择下一跳节点规则32
• 3.3.4 算法描述32-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 电力云资源调度仿真实验及对比分析34-41
• 4.1 CloudSim模拟器34-37
• 4.1.1 使用模拟器仿真的好处34-35
• 4.1.2 CloudSim仿真模拟步骤35-37
• 4.1.3 基于CloudSim的算法扩展37
• 4.2 实验模拟结果分析37-39
• 4.2.1 实验参数设置37-38
• 4.2.2 实验结果分析38-39
• 4.3 本章小结39-41
• 第5章 系统设计与实现41-52
• 5.1 资源调度系统需求分析41-43
• 5.2 资源调度系统结构43-44
• 5.3 虚拟机管理系统设计与实现44-51
• 5.3.1 虚拟机管理系统设计44-47
• 5.3.2 虚拟机状态信息管理模块47-48
• 5.3.3 调度决策模块48-49
• 5.3.4 虚拟机控制模块49-51
• 5.4 本章小结51-52
• 第6章 结论与展望52-54
• 6.1 本文总结52
• 6.2 展望52-54
• 参考文献54-57
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果57-58
• 致谢58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：785972