虚拟服务器的动态容量规划

摘要

近年来互联网技术有了极大的普及和发展，网络上的数据量和用户请求量出现了爆发性的增长，这些增长要求服务器的处理能力也做出相应的提高。在如今典型的数据中心中，需要一个相应迅速并具有高可靠性、可扩展性和便于管理的计算服务系统来提高网络的吞吐量。由于当前硬件设备的发展速度已经远远落后于用户需求的增长速度，因此如何对现有服务器资源进行更加合理的规划就成为了研究热点。
　　如今大量的企业开始使用虚拟化机制来支持所管理的服务器集群。采用该技术的主要动机是增加了灵活性，并可以快速重新规划服务器以更好的满足用户的需求，并大大降低了总体成本。为了解决这个需求，需要据此设计出相应的容量规划的模型和工具来进行对服务器资源的高效分配。本文的主要目的是提出可行高效的容量规划方案，该方案可以对未来服务器需求进行规划，并且提供动态的分配方案。
　　本文的主要研究工作体现在以下几个方面：
　　1.探究了如何生成可靠的用户请求，目的是实施有效的进行容量规划。由于实际实施容量规划时并不能够准确的知道未来的负载会怎样变化，这就需要设计出何时的方案产生尽可能接近真实的模拟数据，并在模拟数据上进行容量规划。这其中我们会采用有效的预测算法先预测未来的用户请求量，随后利用适当的采样方法从历史数据中抽取相应数量的用户请求数据作为模拟数据。
　　2.具体的讨论容量规划的模型和方法。文章中提出两种容量规划的方案：静态策略和动态策略。静态策略就是固定服务器和用户之间的映射关系，需要在历史数据中设计相应的算法来使得固定的映射关系能够尽可能多的利用服务器的资源但不至于过载经常发生。而动态策略并不要求固定服务器和用户两者之间的映射关系，当用户请求到来时，需要根据当前的服务器集群负载情况决定由哪台服务器提供服务。同时设计的动态策略还考虑到服务器间负载均衡的需求。
　　3.为以上提供的方案开发了相应的系统，使用者可以在系统上利用我们提到的不同策略来对未来的服务器数量进行规划。同时系统还提供了大量的数据统计分析功能，可以供用户查看历史数据中服务器、用户或总体的变化趋势。

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容和结构安排

第二章 相关技术

2.1 服务器虚拟化技术

2.2 聚类分析简介

2.3时间序列预测

2.4 本章小结

第三章 用户请求量估计

3.1 KNN时间序列预测算法

3.2 用户请求量采样

3.3 实验结果分析

3.4 本章小结

第四章 虚拟服务器容量规划

4.1 相关技术介绍

4.2 服务器容量规划模型的建立

4.3 不同策略与当前分配方案的对比

4.4 本章小结

第五章 服务器容量规划系统

5.1 总体介绍

5.2 数据统计部分

5.3 服务器容量规划部分

5.4 本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 未来工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表的论文

声明