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文檔簡(jiǎn)介
1、云計(jì)算作為當(dāng)今世界一種新興技術(shù),正處于迅速發(fā)展的階段。隨著云計(jì)算的發(fā)展,用戶對(duì)云計(jì)算的要求越來越高,越來越多的用戶要求云計(jì)算中心能夠提供有質(zhì)量保證的服務(wù)。IaaS云是云計(jì)算中的重要組成部分,IaaS云根據(jù)用戶的需求將計(jì)算機(jī)資源分配給用戶。因此,如何有效準(zhǔn)確的評(píng)估IaaS云的服務(wù)質(zhì)量,無論是對(duì)用戶,還是對(duì)云服務(wù)提供商來說都具有非常重要的意義。然而IaaS云計(jì)算中心異常復(fù)雜,服務(wù)性能易受到多種因素影響,如物理機(jī)性能,物理機(jī)數(shù)量,可用容量,虛
2、擬設(shè)施的特性,調(diào)度策略等,因此準(zhǔn)確評(píng)估IaaS云的服務(wù)質(zhì)量是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的工作。隨著排隊(duì)論的發(fā)展,該技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)建模的研究,成為研究云計(jì)算性能中不可缺少的一部分。根據(jù)Google Cluster Dataset數(shù)據(jù)顯示,所有任務(wù)中有64%的任務(wù)為單個(gè)到達(dá),因此對(duì)單個(gè)到達(dá)的任務(wù)進(jìn)行建模分析具有重大的意義。通過計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)模擬任務(wù)的來到、排隊(duì)、服務(wù)以及離開,構(gòu)建模型,進(jìn)而分析出排隊(duì)系統(tǒng)的性能。本文針對(duì)IaaS云中單個(gè)到達(dá)的任務(wù)
3、提出了兩種基于不同調(diào)度策略的分析模型,根據(jù)每個(gè)模型的有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件,對(duì)模型進(jìn)行建模,構(gòu)建對(duì)應(yīng)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣可以近似精確的求解出分析模型的穩(wěn)態(tài)概率。由于穩(wěn)態(tài)概率和系統(tǒng)狀態(tài)存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,根據(jù)此對(duì)應(yīng)關(guān)系可以求得拒絕服務(wù)概率,平均響應(yīng)時(shí)間等一系列關(guān)鍵性能指標(biāo),從而對(duì)IaaS云服務(wù)質(zhì)量做出精確的評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果了表明兩種分析模型的可用性,最后對(duì)兩種不同調(diào)度策略的分析模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別闡述了每個(gè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。
4、> 本研究主要內(nèi)容包括:⑴由于云計(jì)算中心的復(fù)雜性,很多模型并沒有將物理機(jī)的遷移考慮進(jìn)來,本文中的模型考慮了物理機(jī)的遷移,并且將物理機(jī)遷移和容錯(cuò)相結(jié)合,進(jìn)而構(gòu)建了整體的模型;⑵詳細(xì)介紹了整體模型,構(gòu)建了兩種基于不同調(diào)度策略的分析模型,總結(jié)了每個(gè)模型的有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件,并對(duì)有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件給出了詳細(xì)的解釋,結(jié)合有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件對(duì)模型進(jìn)行建模和分析;⑶由于狀態(tài)爆炸的發(fā)生,由數(shù)值分析法構(gòu)建的模型只能夠描述小規(guī)模的云計(jì)算系統(tǒng)。為了能夠讓模型描述
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