【摘 要】
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云计算技术是一种实现分布网络环境下的资源共享的新型服务模态。云计算通过虚拟机技术为租户提供计算资源,存储资源和软件资源,租户通过分布式网络环境以虚拟机的形式访问云资源池中的软硬件资源,具有弹性计算、效用计算和边缘计算的特点。多租户和虚拟化技术是云计算技术的核心。在云计算环境中,虚拟机资源的配置调度问题由云服务提供商CSP的云数据中心管理。当前,CSP云数据中心的服务器集群在配置多租户虚拟机资源时存
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云计算技术是一种实现分布网络环境下的资源共享的新型服务模态。云计算通过虚拟机技术为租户提供计算资源,存储资源和软件资源,租户通过分布式网络环境以虚拟机的形式访问云资源池中的软硬件资源,具有弹性计算、效用计算和边缘计算的特点。多租户和虚拟化技术是云计算技术的核心。在云计算环境中,虚拟机资源的配置调度问题由云服务提供商CSP的云数据中心管理。当前,CSP云数据中心的服务器集群在配置多租户虚拟机资源时存在负载不均衡的问题,所以需要选择合适的虚拟机资源配置算法来提高云数据中心服务器集群的负载均衡度。并且,随着云数据中心的运行,云服务器会出现过载或轻载的现象,为了保证云服务集群的利用率,需要选择合适的算法进行虚拟机的迁移调度。本文所做的主要工作如下:(1)云计算环境下虚拟机资源的优化配置研究。本文首先对国内外对于虚拟机配置问题的研究现状进行分析的基础上,将虚拟机资源的配置问题看作装箱优化问题,通过分析了蚁群算法等各种优化智能算法的优劣,以优化数据中心负载均衡度为目标,考虑CPU、内存、磁盘和带宽四维资源,在标准离散粒子群算法的基础上做了改进,提出了LB-DPSO算法,以解决离散型的虚拟机资源配置问题,改善云数据中心资源利用率低和负载不均衡度高的情况。实验表明,本文提出的算法能很好的降低数据中心负载不均衡度。(2)云计算环境下虚拟机资源优化调度研究。在虚拟机资源优化调度研究中,本文通过双阈值限制结合预测策略来选择迁移时机即冷热点云服务器,避免了虚拟机的无效多次迁移,进而浪费数据中心资源,增加任务执行时间。在选择待迁移虚拟机的过程中,本文将资源需求量小的虚拟机依次迁出,以减少目标云服务器过载的情况的发生。最后将待迁移虚拟机迁移至剩余资源较大的云服务器中,满足其资源需求。实验表明,本文提出的上下限双阈值策略能有效降低虚拟机迁移次数,减少数据中心能源消耗。(3)采用云计算仿真工具Cloud Sim进行了仿真,通过仿真,将本文所提出的算法和策略与经典算法进行了对比实验,验证了本文所提算法和策略具有一定的优势。
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