面向并發(fā)用戶請求的單PM下多VM資源自適應(yīng)調(diào)整方法研究.pdf

1、隨著云計算的發(fā)展，虛擬機被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實生活中，大型服務(wù)器所面臨的資源浪費和服務(wù)性能干擾問題也得到了初步的解決。傳統(tǒng)的虛擬機資源分配方式采用的是靜態(tài)分配，即虛擬機初始分配的資源量就是虛擬機“終身”的資源量，虛擬機運行期間不對資源量做出調(diào)整。這種資源配置方式可能導(dǎo)致兩種結(jié)果:(1)資源分配過量，虛擬機永遠也不會用到這個資源分配值;(2)資源分配不足，虛擬機經(jīng)常出現(xiàn)資源短缺現(xiàn)象。如何為虛擬機分配資源成為亟待解決的問題。
　　為解決資源

2、靜態(tài)分配方式所引起的若干問題，虛擬機資源動態(tài)分配思想應(yīng)運而生。將虛擬機運行生命周期劃分成多個資源調(diào)整周期，在每個資源調(diào)整周期內(nèi)為虛擬機分配固定數(shù)量的各類資源，即“周期內(nèi)靜態(tài)，周期外動態(tài)”，這樣可以在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下緩解資源浪費現(xiàn)象。如何在保證服務(wù)性能的前提下根據(jù)并發(fā)用戶請求量動態(tài)調(diào)節(jié)單物理機(PM)下多虛擬機資源量成為亟待解決的問題，本文針對該問題提出了面向并發(fā)用戶請求的單PM下多虛擬機資源自適應(yīng)調(diào)整方法。首先通過分析虛擬機運行期間

3、的歷史數(shù)據(jù)建立并發(fā)用戶請求量與資源消耗量間的關(guān)系模型（C-R模型）以及資源消耗量和服務(wù)性能間的關(guān)系模型（P-R模型），然后使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測下一個調(diào)整周期內(nèi)并發(fā)用戶請求量并求出均值，接著將并發(fā)用戶請求量均值與C-R模型結(jié)合評估出下一個調(diào)整周期內(nèi)虛擬機資源需求量區(qū)間，緊接著使用遺傳算法結(jié)合P-R模型評價每代個體的收益值，選擇出最優(yōu)個體，并將選擇出的個體以及執(zhí)行效果評價存入經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫中。在本文末尾通過實驗對本文提出的資源調(diào)整方法進行有