CSCloud中计算资源的自动可扩展方法研究与实现

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随着网络技术的蓬勃发展,新生的自媒体、直播和社交平台等在生活中得到全面应用,海量数据的高效存储问题变成一个热点。云存储由于其统一管理、随意读取和资源共享等特点逐渐得到广泛应用。随着云存储系统中数据请求流量的几何增长,作为云存储系统高效、平稳运作重要保证的可扩展技术日益成为研究的热点,而扩展时延大、扩展管理复杂等问题是其中亟待解决的问题。因此,自动可扩展方法的研究对于解决上述问题乃至云存储的发展具有重要意义。本文针对实验室团队自主研发的CSCloud云存储平台中的计算资源—虚拟数据存储服务器(Virtual Data Storage Server,VDS)的可扩展性问题展开研究,提出了一种多服务融合的自动可扩展方法,实现了CSCloud计算能力快速简便的扩展。具体研究内容包括:基于扩展交互需求分析,结合Flask框架和RESTful接口技术设计实现CSCloud中VDS管理系统(CSCloud VDS Management System,CDMS),为自动扩展提供统一调用和访问服务;基于CSCloud存储需求分析,结合开源虚拟化调度机制Nova-Scheduler配置感知反亲和过滤策略并设计实现多维特性权重选取策略,为自动扩展提供调度服务;基于配置管理服务器存储负载分析,结合监控阈值触发技术设计实现VDS负载控制策略和多步自动安装模块,为自动扩展提供触发和配置服务。同时采用xinit启动方法设计实现VDS便携式访问管理,为扩展VDS提供访问管理服务。本文用云计算仿真平台CloudSim对所提出的多维特性权重选取策略进行测评实验,结果表明该调度策略可以有效提高云资源的资源利用率。然后在CSCloud环境下,对所提出的自动可扩展方法进行可行性测试,实验结果表明该方法可以应对CSCloud中负载过载引起的扩展问题,实现低时延扩展CSCloud计算能力和VDS灵活管理。本文所提出的自动可扩展方法,不仅适用于CSCloud,也为云存储环境中实现动态扩展提供了一种新的思路和方法。
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