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文檔簡(jiǎn)介
1、云計(jì)算技術(shù)通過(guò)對(duì)物理資源的整合與再分配,提高了集群的資源利用率。而虛擬化技術(shù)則是實(shí)現(xiàn)物理資源抽象、分類與整合并提供彈性計(jì)算服務(wù)的基礎(chǔ)。從云計(jì)算層次模型來(lái)看,基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)層(IaaS)完成了物理資源的抽象、分類過(guò)程,并形成一個(gè)龐大的資源池,所有的資源請(qǐng)求均可以從資源池中獲取。這樣,云計(jì)算平臺(tái)就可以統(tǒng)一的管理由異構(gòu)的物理機(jī)組成的計(jì)算集群。在該場(chǎng)景下,一臺(tái)物理機(jī)的資源可能被多個(gè)虛擬機(jī)所共享。如何有效完成物理機(jī)資源到虛擬資源的映射,優(yōu)化虛擬資
2、源的分配與調(diào)度就成為云計(jì)算資源管理中一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。
本文的主要工作與成果:
1.本文為云計(jì)算服務(wù)系統(tǒng)建立了三種數(shù)學(xué)模型,分別為可變?nèi)萘康姆?wù)模型、固定容量的動(dòng)態(tài)模型和可變?nèi)萘康撵o態(tài)模型。其中可變?nèi)萘康姆?wù)模型最接近實(shí)際場(chǎng)景。為了簡(jiǎn)化研究過(guò)程,還提出了固定容量的服務(wù)模型。將模型簡(jiǎn)化為只有一種物理機(jī)類型,另外根據(jù)虛擬機(jī)離開(kāi)系統(tǒng)的時(shí)機(jī)不同,將固定容量的服務(wù)模型分為動(dòng)態(tài)模型和靜態(tài)模型。
2.在上述三種模型的基
3、礎(chǔ)上分別提出了基于組合優(yōu)化的虛擬資源調(diào)度算法,針對(duì)可變?nèi)萘康姆?wù)模型提出 MS-V算法,在該模型中有多種類型的物理機(jī),為不同種類的物理機(jī)制定不同的代價(jià),其優(yōu)化目標(biāo)為集群中開(kāi)啟的物理機(jī)的代價(jià)之和最小。而在簡(jiǎn)化的固定容量的服務(wù)模型中,提出了MS-SF、MS-DF算法,由于只有一種類型的物理機(jī)故其權(quán)重均相同,優(yōu)化目標(biāo)為開(kāi)啟的物理機(jī)的數(shù)量最少。
3. MS-SF為其余兩種算法的理論基礎(chǔ),MS-DF和MS-V都是MS-SF的擴(kuò)展。本文引
4、入了優(yōu)化配置對(duì)(EnhancingConfiguration Pair)的概念來(lái)表示對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的提升。在本文的第三章證明了在MS-SF算法中,當(dāng)集群狀態(tài)在偏離最優(yōu)解一定距離時(shí),一定存在優(yōu)化配置對(duì)可以優(yōu)化目標(biāo)。
4.本文根據(jù)MS系列算法設(shè)計(jì)了虛擬資源調(diào)度系統(tǒng)的原型。系統(tǒng)原型采用主從式的結(jié)構(gòu),有一個(gè)控制節(jié)點(diǎn)和多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)組成。
5.本文在最后描述了使用cloudsim仿真MS系列的算法,并將MS系列算法與經(jīng)典的啟發(fā)式算法
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