虚拟化云环境下面向容错的任务调度与资源优化方法研究

发布时间：2017-10-09 08:18

  本文关键词：虚拟化云环境下面向容错的任务调度与资源优化方法研究

  更多相关文章： 云计算 容错调度 主/副版本模型 重叠技术 虚拟机迁移技术 实时任务

【摘要】：云计算作为一种新型的计算服务模式,已成为信息基础设施的重要形态。依托于计算资源虚拟化的云数据中心,云计算实现了大规模计算资源的分享与整合。随着云技术的迅猛发展,云计算受到工业界、学术界的广泛接受与采纳,许多商业公司、研究机构都将它们的应用部署到云数据中心中。云计算在商业上获得的巨大成功引起了军事领域的关注,许多军事研究者乃至决策者注意到,在下一代指挥信息系统的建设过程中采用云计算技术具有极其重要的意义。然而,云计算技术的军事应用仍面临着一个严重问题的掣肘——资源故障问题。容错成为了云系统的一个重要需求,特别是对于指挥信息系统中大量存在的实时性任务。容错调度是一种可以有效实现容错的方法,其中基于主/副版本(Primary-Backup,PB)模型的容错调度方法受到了广泛的关注。迄今已有学者研究了如何在传统的分布式计算系统中采用该方法实现高效的容错。然而,这些研究成果都没有考虑虚拟化云环境的特征,无法在云计算中得到应用。为了解决该问题,本文以PB模型为基础,立足于虚拟化云环境的特征,研究面向容错的任务调度与资源优化方法,主要工作与创新点总结如下:(1)提出了一种新的基于PB模型的综合重叠技术现有的PB模型主要针对传统的分布式计算系统而设计,无法适应虚拟化云环境的特征。本文拓展了现有的PB模型,使其满足在虚拟化云环境下提供容错能力的要求。此外,本文综合了PB模型的各种改进技术,提出了一种新的综合重叠技术,该技术可以进一步降低采用PB模型带来的额外的资源开销,有效地提高系统的可调度性与资源利用率。(2)分析了虚拟机迁移应满足的容错约束虚拟机迁移技术是云数据中心进行资源管理的常用手段,它是云计算优势的重要来源之一。然而,云系统在采用PB模型实现容错后,虚拟机迁移必须受到容错约束的限制,否则会破坏系统的容错性。本文首次详细分析了虚拟机迁移应满足的容错约束,云系统实现了不以牺牲系统容错性为代价,高效地管理计算资源。(3)设计了一种面向容错的资源弹性供给策略云系统可以根据任务的资源需求动态地调整系统中计算资源的规模,现有的资源弹性供给策略没有考虑容错性的要求。本文提出了一种适应PB模型的虚拟机关闭时间更新方式,并以此为基础设计了一种面向容错的资源弹性供给策略,分别以任务需求、资源使用状态为触发条件,进行资源按需扩展与资源整合收缩,实现云系统的高度弹性。(4)提出了一种改进的实时任务容错调度算法在虚拟化云环境下,基本的计算实体是虚拟机而非主机,但主机的运行状态往往也会影响任务调度的性能,针对该问题,本文改进了容错调度算法中经典的As Early As Possible(AEAP)策略与As Late As Possible(ALAP)策略,提出了一套改进策略:I-AEAP策略与I-ALAP策略,并在此策略的基础上,综合采用上文研究的综合重叠技术、虚拟机迁移技术以及资源弹性供给策略,提出了一种适应虚拟化云环境的实时任务容错调度算法FESTAL,实验证明该算法可以显著提升云系统的可调度性、资源利用率。
【关键词】：云计算 容错调度 主/副版本模型 重叠技术 虚拟机迁移技术 实时任务
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP3
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 绪论12-27
• 1.1 研究背景和意义12-15
• 1.1.1 研究背景12-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 国内外相关问题研究现状15-23
• 1.2.1 云计算及其军事应用15-17
• 1.2.2 容错技术研究现状17-19
• 1.2.3 基于PB模型的容错调度研究现状19-21
• 1.2.4 任务调度与资源调配研究现状21-23
• 1.3 本文的主要工作23-25
• 1.3.1 研究内容23-24
• 1.3.2 主要创新点24-25
• 1.4 论文的组织结构25-27
• 第二章 云环境下任务调度与资源调整问题分析27-33
• 2.1 云系统模型构建27-30
• 2.1.1 计算资源模型27-28
• 2.1.2 任务模型28-29
• 2.1.3 系统框架29-30
• 2.2 资源故障模型构建30-31
• 2.3 任务调度与资源调整目标31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 虚拟化云环境下的容错约束研究33-46
• 3.1 相关概念与符号说明33-35
• 3.1.1 基于主副版本的重叠技术33-34
• 3.1.2 相关概念的定义34-35
• 3.2 基于主副版本模型的综合重叠技术研究35-42
• 3.2.1 PB重叠技术的约束35-39
• 3.2.2 BB重叠技术的约束39-42
• 3.3 虚拟机迁移的容错约束研究42-45
• 3.4 本章小结45-46
• 第四章 面向容错的任务调度与资源优化算法设计46-58
• 4.1 面向容错的资源弹性供给策略研究46-52
• 4.1.1 计算资源整合机制46-48
• 4.1.2 计算资源扩展机制48-49
• 4.1.3 计算资源收缩机制49-52
• 4.2 面向容错的实时任务调度算法研究52-57
• 4.2.1 主版本调度算法52-54
• 4.2.2 副版本调度算法54-57
• 4.3 本章小结57-58
• 第五章 实验测试与分析58-71
• 5.1 实验设置58-59
• 5.2 基于随机合成任务的实验测试59-65
• 5.2.1 随机任务设置59
• 5.2.2 任务数量对算法性能的影响59-61
• 5.2.3 任务到达率对算法性能的影响61-63
• 5.2.4 任务截止期对算法性能的影响63-65
• 5.2.5 实验结果小结65
• 5.3 基于真实任务的实验测试65-70
• 5.3.1 Google cloud tracelogs分析65-68
• 5.3.2 实验结果分析68-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-74
• 6.1 论文的主要工作及创新71-72
• 6.2 论文后续的研究工作72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-81
• 作者在学期间取得的学术成果81

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本文编号：999114