数据中心具有固定长度任务的在线负载均衡算法研究

发布时间：2017-10-09 07:08

  本文关键词：数据中心具有固定长度任务的在线负载均衡算法研究

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【摘要】：云计算资源和服务提供商通过互联网在不同地理位置部署数据中心,以满足不同地理位置的各种用户的需求。利用虚拟化技术,云计算变得越来越复杂,规模越来越大,加上异构的分布式系统,云数据中心资源的管理和分配成了极具挑战性的问题。资源调度在云数据中心起着重要的作用。对于资源调度算法,现有的大多数资源调度算法,并未考虑任务的实时性要求以及生命周期,或只考虑某种单一资源,对此,本论文针对在线的任务,建模并设计了一种资源调度算法,既考虑多维度的资源,同时也将任务的生命周期纳入考虑,并在离线的任务请求场景中,扩展了一种离线的资源调度算法。真实的环境中研究所有的问题并不容易,一方面,网络的环境并不受应用开发者的控制,另一方面,网络的环境复杂莫测。因此,大规模分布式系统的研究可以通过建立一个支持虚拟化建模的模拟系统来实现。数据中心模拟系统可以描述应用负载情况,如用户信息,数据中心的位置,用户和数据中心的数量,每个数据中心的资源等,还可以模拟任务的产生并将任务进行分配。通过使用模拟系统,应用开发人员可以评估数据中心资源分配的策略,选择合适的数据中心匹配特定的任务,达到降低成本的目的。尽管已经存在一些模拟系统,如CloudSim,然而它建立在已有的模拟工具之上,使得模拟系统非常复杂笨重。针对这点,本论文设计并实现了新型的数据中心资源调度的模拟系统FlexCloud,重点做出轻量级的设计,同时专注于资源调度算法。本论文的主要的创新研究内容是:1)本论文设计并实现了一种新型,灵活可扩展的数据中心资源调度模拟器FlexCloud,相对著名的CloudSim,运行相同任务数和资源数,FlexCloud所需的运行时间更少,内存开销更小;2)对于本文提出的两种资源调度算法,在模拟系统中也进行了实现,并与其他几种已有的公认算法进行对比,在负载不均衡度、makespan等反映负载均衡效果的指标上优于其他几种资源调度算法;3)在真实环境中,也实现了本论文中提出的资源调度算法,同样验证了算法的有效性和优势。
【关键词】：数据中心 资源调度 负载均衡 虚拟化 云模拟系统
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP308;TP301.6
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 调度算法相关研究10-11
• 1.2.2 模拟系统相关研究11-12
• 1.3 主要工作12
• 1.4 本文的章节安排12-14
• 第二章 数据中心相关技术介绍14-20
• 2.1 数据中心的特点14-15
• 2.2 数据中心调度策略介绍15-17
• 2.3 数据中心模拟系统系统分析与对比17-18
• 2.4 本章小结18-20
• 第三章 数据中心负载均衡调度算法设计20-31
• 3.1 问题的描述和模型建立20-22
• 3.2 负载均衡调度算法的度量指标22-23
• 3.3 OLRSA在线负载均衡算法设计23-26
• 3.4 Prepartition离线负载均衡算法设计26-29
• 3.5 本章小结29-31
• 第四章 数据中心资源调度模拟系统的设计与实现31-61
• 4.1 FlexCloud模拟系统的设计31-39
• 4.1.1 架构设计31-32
• 4.1.2 调度流程设计32-33
• 4.1.3 应用场景设计33-35
• 4.1.4 网络结构35-36
• 4.1.5 数据模型设计36-39
• 4.2 FlexCloud模拟系统的实现39-49
• 4.2.1 模块实现39-45
• 4.2.2 用户界面45-49
• 4.2.3 运行环境49
• 4.3 FlexCloud模拟系统的验证49-53
• 4.3.1 FlexCloud准确性验证49-50
• 4.3.2 FlexCloud性能验证（与CloudSim对比）50-53
• 4.4 负载均衡算法在FlexCloud中的实现与对比53-60
• 4.4.1 OLRSA在线负载均衡算法对比53-57
• 4.4.1.1 固定虚拟机任务的总数，，改变最大持续时间模拟54-55
• 4.4.1.2 固定最大持续时间，改变虚拟机任务总数的模拟55-57
• 4.4.2 Prepartition离线负载均衡算法对比57-60
• 4.4.2.1 LLNL数据测试对比58-59
• 4.4.2.2 合成数据测试对比59-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第五章 真实环境下的算法测试61-67
• 5.1 真实测试环境说明61-62
• 5.2 负载均衡算法在真实环境中的实现与对比62-66
• 5.3 本章小结66-67
• 第六章 总结与展望67-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-72
• 攻读硕士学位期间取得的成果72-73

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本文编号：998801