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云计算中基于组合优化的虚拟资源调度算法研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 本文主要工作

1.4 论文结构安排

第二章 相关理论及技术概要

2.1 云计算技术

2.2 OpenStack云计算平台

2.3 组合优化及装箱问题概述

2.4 随机过程概述

2.5 本章小结

第三章 MIN-SERV调度算法分析

3.1 云计算平台服务模型

3.2 固定容量的服务模型

3.3 可变容量的服务模型

3.4 MIN-SERV算法优化条件的分析

3.5 本章小结

第四章 MIN-SERV调度系统设计

4.1 系统设计思路

4.2 MIN-SERV虚拟机调度系统总体方案

4.3 控制节点模块详细设计

4.4 计算节点模块详细设计

4.5 本章小结

第五章 实验与分析

5.1 实验环境

5.2 实验结果与分析

5.3 本章小结

第六章 结论和展望

6.1 研究总结

6.2研究展望

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

云计算技术通过对物理资源的整合与再分配,提高了集群的资源利用率。而虚拟化技术则是实现物理资源抽象、分类与整合并提供弹性计算服务的基础。从云计算层次模型来看,基础设施即服务层(IaaS)完成了物理资源的抽象、分类过程,并形成一个庞大的资源池,所有的资源请求均可以从资源池中获取。这样,云计算平台就可以统一的管理由异构的物理机组成的计算集群。在该场景下,一台物理机的资源可能被多个虚拟机所共享。如何有效完成物理机资源到虚拟资源的映射,优化虚拟资源的分配与调度就成为云计算资源管理中一个亟待解决的问题。
  本文的主要工作与成果:
  1.本文为云计算服务系统建立了三种数学模型,分别为可变容量的服务模型、固定容量的动态模型和可变容量的静态模型。其中可变容量的服务模型最接近实际场景。为了简化研究过程,还提出了固定容量的服务模型。将模型简化为只有一种物理机类型,另外根据虚拟机离开系统的时机不同,将固定容量的服务模型分为动态模型和静态模型。
  2.在上述三种模型的基础上分别提出了基于组合优化的虚拟资源调度算法,针对可变容量的服务模型提出 MS-V算法,在该模型中有多种类型的物理机,为不同种类的物理机制定不同的代价,其优化目标为集群中开启的物理机的代价之和最小。而在简化的固定容量的服务模型中,提出了MS-SF、MS-DF算法,由于只有一种类型的物理机故其权重均相同,优化目标为开启的物理机的数量最少。
  3. MS-SF为其余两种算法的理论基础,MS-DF和MS-V都是MS-SF的扩展。本文引入了优化配置对(EnhancingConfiguration Pair)的概念来表示对优化目标的提升。在本文的第三章证明了在MS-SF算法中,当集群状态在偏离最优解一定距离时,一定存在优化配置对可以优化目标。
  4.本文根据MS系列算法设计了虚拟资源调度系统的原型。系统原型采用主从式的结构,有一个控制节点和多个计算节点组成。
  5.本文在最后描述了使用cloudsim仿真MS系列的算法,并将MS系列算法与经典的启发式算法的调度结果和资源的利用率进行了对比。在请求数量增加时,使用MS系列算法进行虚拟资源调度资源的利用率更高。

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