云環(huán)境下基于隨機優(yōu)化的動態(tài)資源調(diào)度研究.pdf

1、近年來，由于政府、企業(yè)以及市場需求等多方面的推動，云計算及其相關(guān)技術(shù)（如:移動云計算、基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的云計算等）得到了快速的發(fā)展，同時云計算基礎(chǔ)資源、移動設(shè)備等也呈爆發(fā)式的增長。如何合理、高效地利用云計算及終端設(shè)備的資源實現(xiàn)低成本、高能效并滿足服務(wù)質(zhì)量需求的資源供應(yīng)（或者服務(wù)提供）是云計算系統(tǒng)中不可避免的、具有實際意義的熱點問題。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、攀紫仍诨谠朴嬎愫蛙浖x網(wǎng)絡(luò)的新型網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，為了給用戶提供包含計算資

2、源（包括計算、存儲資源等）和網(wǎng)絡(luò)資源（OpenFlow網(wǎng)絡(luò)）的完整資源切片并實現(xiàn)智能化的資源調(diào)度與配置，本文提出了分層次的、融合的管理框架、框架的軟件結(jié)構(gòu)以及具有自感知和自伸縮能力的資源調(diào)度優(yōu)化的一般過程。另外，為了簡化對網(wǎng)絡(luò)資源的管理和使用，本文還提出了將轉(zhuǎn)發(fā)/路由策略組件化的方案，并對一些常用的轉(zhuǎn)發(fā)/路由策略進行了重點設(shè)計和實現(xiàn)。最后，在搭建的原型系統(tǒng)上測試了轉(zhuǎn)發(fā)/路由策略組件化的效能。
　?、茷榱嗽贗aaS云平臺中實現(xiàn)具有成

3、本效益和QoS保證的動態(tài)資源配置，考慮到任務(wù)請求和系統(tǒng)負載存在隨機性以及云實例的啟動具有時延性等因素，本文將動態(tài)資源供應(yīng)問題建模成優(yōu)化運行時需要激活的實例數(shù)量的問題，并定義QoS為系統(tǒng)負載的過載概率，利用大偏差原理對優(yōu)化問題進行求解。為了適應(yīng)不同應(yīng)用場景的需求，本文參考Amazon EC2的實例資源配置類型及定價模型，提出了兩種實例配置方案—按需實例方案和聯(lián)合方案。對于聯(lián)合方案，設(shè)計了一種基于自回歸模型的預(yù)留實例配置策略來進一步降低提供

4、計算服務(wù)的成本。文章使用兩組實際系統(tǒng)的負載數(shù)據(jù)集驅(qū)動仿真實驗，實驗結(jié)果表明文中所提出的算法能夠動態(tài)的、自適應(yīng)的為計算任務(wù)提供最佳實例數(shù)量，并能很好的實現(xiàn)成本與QoS的折中。
　?、荕PEG-DASH系統(tǒng)的實時視頻轉(zhuǎn)碼往往需要大量的計算資源，可以和云計算完美結(jié)合。因此，本文提出了具有成本效益和QoS保證的轉(zhuǎn)碼資源動態(tài)配置策略，并將轉(zhuǎn)碼抖動概率定義成一個QoS指標(biāo)，然后利用大偏差原理對轉(zhuǎn)碼抖動概率進行在線估計。通過對比估計的轉(zhuǎn)碼抖動概

5、率值和預(yù)先設(shè)置的QoS值，對轉(zhuǎn)碼節(jié)點的數(shù)量進行動態(tài)調(diào)整。本文在基于OpenStack的云平臺中進行了轉(zhuǎn)碼實驗，驗證了所提出的算法能夠很好的實現(xiàn)成本節(jié)約與QoS保證。
　　⑷最后在移動云計算中，為了實現(xiàn)終端側(cè)的能耗優(yōu)化并滿足上行數(shù)據(jù)的傳輸時延約束，同時考慮到應(yīng)用數(shù)據(jù)產(chǎn)生的隨機性以及信道狀態(tài)的隨機性，本文提出了基于帶約束馬爾可夫決策過程(CMDP)的無線網(wǎng)絡(luò)選擇和上行數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度的聯(lián)合優(yōu)化算法。另外，本文根據(jù)offloading的思想