云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源管理機制研究.pdf

1、自云計算概念提出以來，這種新興的技術就逐漸成為了工業(yè)界與學術界的研究熱點，也是當前大數據運用的主要核心技術之一，云計算為大數據處理提供了良好的計算資源底層。作為一種新型計算模式，運用虛擬化技術統(tǒng)一管理和調度存儲、軟件、帶寬和計算等資源，實現按需使用資源并隨時擴展。在這種服務模式下，所有資源被虛擬化為一個資源池，云服務供應商通過建立規(guī)模龐大的數據中心，來管理并分配各類資源給用戶應用程序。
　　面臨復雜動態(tài)的資源需求，如何建立一個高效

2、的資源管理機制，已成為學術界的研究重點。在已有文獻的研究基礎上，針對資源分配不合理、資源利用率不高、負載不均衡導致供應商各種成本增加等問題，本文立足于實現云資源供應商的利潤最大化目標，設計了用戶與供應商之間服務等級協(xié)議（Service Level Agreement，SLA）的部分功能性參數，解決資源需求與資源供應之間的不符點，降低協(xié)議的違例率和避免主機節(jié)點失效，同時確保用戶程序的QoS（Quality of Service）需求，主要

3、通過SLA協(xié)議中的計算能力、網絡帶寬、存儲空間等屬性來衡量。故本文提出了一種基于 SLA的資源管理機制，著重分析并優(yōu)化該機制中的資源調度和虛擬機遷移問題。
　　本文的主要研究工作如下：
　?。?）針對數據中心的資源分配效率不高的問題，構造了一種用戶請求—資源分配的映射模型，將 SLA協(xié)議中的三大屬性：計算能力（Mips）、網絡帶寬（BW）、存儲空間（Memory）作為傳遞參數，調用改進的智能算法進行資源分配。
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4、）在上述的資源映射過程中，以實現資源供應商的利潤最大化為目標，設計相應的適應度函數。為避免粒子陷入局部最優(yōu)解，改進標準粒子群（PSO）算法，提出與模擬退火算法（SA）相結合的混合粒子群算法（SA-PSO）來優(yōu)化分配策略。
　?。?）在云數據中心，面對大量動態(tài)的計算需求，在完成資源調度之后，因負載不均衡會導致虛擬機節(jié)點失效。針對該問題，提出了一種基于蟻群算法的自主式虛擬機實時遷移策略。借鑒螞蟻智能搜索的思想，通過推導數據中心各節(jié)點的