IaaS云的服務(wù)性能分析與優(yōu)化研究.pdf

1、云計(jì)算(CloudComputing)領(lǐng)域是當(dāng)前學(xué)術(shù)界與工業(yè)界共同的研究熱點(diǎn)，在云計(jì)算時(shí)代，用戶通過(guò)云服務(wù)提供商獲取服務(wù)，其服務(wù)質(zhì)量(QoS，QualityofService)直接影響到用戶的滿意度，因此服務(wù)質(zhì)量對(duì)于云服務(wù)系統(tǒng)的大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用至關(guān)重要。而基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS,Infrastructure-as-a-Service)云是云服務(wù)的基礎(chǔ)服務(wù)模式，其服務(wù)性能直接影響到整個(gè)云服務(wù)系統(tǒng)的性能，因此對(duì)IaaS云的服務(wù)性能分析研究就

2、很必要，其可以用來(lái)評(píng)估云服務(wù)系統(tǒng)的性能并能為以后系統(tǒng)的性能優(yōu)化提供參考依據(jù)。由于云計(jì)算環(huán)境的復(fù)雜性導(dǎo)致其性能分析難度高、準(zhǔn)確率低，本文分別針對(duì)IaaS云服務(wù)平臺(tái)的基本模型、考慮處理機(jī)故障及修復(fù)情況的系統(tǒng)模型和并行處理及任務(wù)遷徙情況等復(fù)雜條件下的云服務(wù)模型展開(kāi)詳細(xì)分析。本文分析的云服務(wù)系統(tǒng)模型不僅考慮了服務(wù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)故障與恢復(fù)機(jī)制，也考慮了服務(wù)節(jié)點(diǎn)并行處理任務(wù)時(shí)的負(fù)載均衡問(wèn)題，從而得到了更加符合工程實(shí)際的云服務(wù)系統(tǒng)性能分析模型。
　　

3、針對(duì)需要精確地評(píng)估分析IaaS云服務(wù)性能以保障服務(wù)質(zhì)量和避免違反服務(wù)水平協(xié)議(SLA,ServiceLevelAgreement)的要求，提出了一個(gè)利用排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)對(duì)云服務(wù)請(qǐng)求被處理的過(guò)程進(jìn)行分析的模型。通過(guò)底層的馬爾科夫隨機(jī)過(guò)程概率分析云服務(wù)系統(tǒng)的狀態(tài)變化來(lái)推算服務(wù)響應(yīng)時(shí)間的分布，然后依次分析出服務(wù)請(qǐng)求期望完成時(shí)間、服務(wù)請(qǐng)求被拒絕概率、處理機(jī)負(fù)載率等性能指標(biāo)來(lái)綜合衡量云服務(wù)系統(tǒng)的性能。在實(shí)驗(yàn)分析階段，利用離散事件模擬工具SimEve

4、nts對(duì)云服務(wù)請(qǐng)求被服務(wù)過(guò)程進(jìn)行模擬，通過(guò)試驗(yàn)仿真獲得的服務(wù)請(qǐng)求平均完成時(shí)間等數(shù)據(jù)與利用分析方法獲得的數(shù)學(xué)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)分析結(jié)果落入仿真結(jié)果置信度為90％的置信區(qū)間，驗(yàn)證了本文模型分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。最后針對(duì)云服務(wù)系統(tǒng)性能優(yōu)化方面展開(kāi)了一些研究，利用模擬退火算法來(lái)尋求云服務(wù)系統(tǒng)最優(yōu)配置數(shù)據(jù)來(lái)平衡云服務(wù)系統(tǒng)配置成本與服務(wù)性能之間的關(guān)系，以達(dá)到云服務(wù)系統(tǒng)性能優(yōu)化的目的。
　　本課題在相關(guān)研究學(xué)者研究的基礎(chǔ)上增加了更細(xì)粒度的建模條