OpenStack平臺的虛擬機調(diào)度關鍵技術研究.pdf

1、云計算是從網(wǎng)格計算,并行計算和分布式計算發(fā)展而來的一種新的商業(yè)模式,它是指用戶能夠通過網(wǎng)絡按照自己的計算需求、以一種容易擴展的方式來獲得所需的計算資源服務(如計算,存儲,網(wǎng)絡,應用服務等)。云計算通過使用虛擬化技術對底層的物理硬件資源進行虛擬化,形成一個龐大的虛擬資源池,然后將資源以動態(tài)的、能夠自由伸縮的服務方式提供給用戶。因此,虛擬化技術是構(gòu)建云計算環(huán)境的技術基石,特別是虛擬機調(diào)度技術,是保證云計算技術在基礎設施層得以實現(xiàn)的基本手段。

2、在云環(huán)境下,如何在保障用戶SLA協(xié)議的條件下,通過虛擬化技術改進物理資源資源的分配和調(diào)度策略,來提高數(shù)據(jù)中心各種物理資源的整體利用率,降低資源能耗成本和投資成本,是當前迫切需要解決及改善的重要問題。本文的主要工作和研究成果如下:
　　(1)分析了主流平臺下的云計算的基本特征、技術架構(gòu)以及核心技術。重點研究了當前熱門的開源云計算平臺OpenStack,搭建出分布式OpenStack平臺,并在此基礎上閱讀了OpenStack云計算平臺

3、的相關源代碼,熟悉OpenStack各組件間的工作流程及實現(xiàn)過程,了解平臺的工作機制。
　　(2)設計并實現(xiàn)了基于OpenStack云平臺上虛擬機動態(tài)遷移系統(tǒng)OLMS。此系統(tǒng)能夠?qū)penStack平臺中的虛擬機的資源使用情況進行實時監(jiān)控并對其進行動態(tài)整合,減少物理主機節(jié)點的使用數(shù)目,有效的提高了OpenStack下集群的資源利用率,減少其能源浪費。
　　(3)針對云計算平臺中的多目標優(yōu)化虛擬機放置問題,提出了多目標蟻群優(yōu)化

4、算法MACS。該算法通過對蟻群算法進行改進,重新設計了服務器集群的資源浪費模型和能源損耗模型,能夠更加快速的進行啟發(fā)式搜索,計算出多目標虛擬機放置的Parato最優(yōu)解,對集群中的虛擬機進行動態(tài)整合。通過和多目標優(yōu)化遺傳算法MGGA以及單目標優(yōu)化算法ACO和FFD進行性能對比實驗,本文提出的算法在提高集群的資源利用率,減少集群資源浪費方面,具有更好的效果。同時,本文還在Cloudsim云仿真平臺下對該算法進行了大規(guī)模數(shù)據(jù)下的性能測試,發(fā)現(xiàn)