云系统节点与网络资源管理机制的研究与实现

摘要

随着云计算不断发展，数据中心承载的交换机和服务器等硬件设备越来越多，海量的资源带来了巨大的管理压力，威胁着云平台的健康、稳定运行。在云资源管理中一直存在着两个问题，一方面为了协调任务的部署，提高系统的执行效率和稳定性，云系统需要高效的节点资源监控机制。然而传统的集中式监控架构容易导致单点失效和性能瓶颈等问题，不能适应大规模的云环境。另一方面，复杂且繁重的业务为云数据中心带来了沉重的网络负载，同时网络负载不均衡导致了资源利用率低、时延长、灵活性与可靠性差、吞吐率不理想等问题，传统的网络架构或简单增加新的网络资源等方式不能有效解决问题，因此为有效提高云数据中心网络资源利用率和服务质量，降低运营成本，特别是解决网络部分拥塞、部分利用率低以及可靠性等问题，亟需构建一套适应于云系统的网络管理机制。
　　针对这两个问题，本文从节点资源监控角度提出了一种新型的分布式协同监控机制，包括一种分布式协同监控模型和一种自适应监控阈值控制算法，从网络资源管理角度提出了基于SDN（Software Defined Network）的多路径流量调度机制。具体的研究工作如下：
　　（1）提出了一种面向云计算系统的分布式协同监控模型（Distributed Collaborative Monitoring Model，DCMM），以数据节点相互感知、彼此监控的方式，实现正常状态下数据节点的自我管理，异常状态下向主节点的及时信息推送，从而均衡监控负载，避免单点失效和性能瓶颈。
　　（2）提出了一种自适应阈值控制算法（Adaptive Threshold Control Algorithm，ATCA），基于历史监控数据，动态地调整阈值以识别没必要推送至监控节点的重复监控数据，进而减少监控数据传输，减轻监控系统对整个系统的影响。
　　（3）提出了一种面向云系统网络的基于SDN架构的多路径流量调度机制（Multi-path Traffic Scheduling mechanism based on SDN，MTSS），利用网络负载均衡算法为新加入的数据流选择负载最轻的路径，并周期性监控网络各链路带宽利用情况，自适应地根据链路负载情况，充分利用网络中空闲链路，制定合适的路由转发路径，调度负载较重链路上的流量，实现灵活的可编程式数据转发以均衡网络负载。MTSS能够有效提高了网络的负载均衡性、资源利用率，从而有效降低网络丢包率、时延，提高网络的可靠性和吞吐率。
　　（4）在协同监控和流量调度机制的基础上，设计并构建了云资源管理系统，详细阐述了系统的架构，并分别根据系统界面介绍了各功能和具体效果。

目录

声明

专用术语注释表

第一章 绪论

1.1 课题背景和研究意义

1.2 本文的研究内容

1.3 论文的组织结构

1.4 本章小结

第二章 云计算相关技术

2.1 云计算简介

2.2 云计算资源监控

2.3 云计算网络技术

2.4 本章小结

第三章 面向云计算系统的分布式协同监控机制

3.1 相关工作

3.2 协同监控模型

3.3 自适应阈值控制算法

3.4 监控数据采集

3.5 实验验证与性能分析

3.6 本章小结

第四章 基于SDN的多路径流量调度机制

4.1相关工作

4.2 多路径流量调度算法

4.3 实验验证与性能分析

4.4 本章小结

第五章 系统的设计与实现

5.1 整体架构设计

5.2 系统实现

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

致谢