云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究

云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究

ID:34837472

大小:5.28 MB

页数:67页

时间:2019-03-12

云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究_第1页
云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究_第2页
云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究_第3页
云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究_第4页
云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究_第5页
资源描述:

《云环境中虚拟机性能互扰度量和预测方法及其应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、万方数据东北大学硕士学位论文目录4.1相关工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯234.2基于背景负载参数的虚拟机性能互扰度模型的构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯254.3基于背景负载参数的虚拟机性能互扰度模型的参数求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯264.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯27第5章基于负载模式挖掘的虚拟机性能互扰度预测算法⋯⋯⋯⋯⋯295.1问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯295.2虚拟机负载模式挖掘⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯315.2.1层次聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.3l5.2.2基于层次聚类的虚拟机负载模式挖掘⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.325.3基于虚拟机负载模式的性能互扰度预测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..355.4基于虚拟机性能互扰度预测的部署方案互扰度评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯375.5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38第6章PIMP方法的实现及实验结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.396.1虚拟机性能互扰度模型的建

3、立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯396.1.1实验环境设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯396.1.2实验过程及实验结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯406.2虚拟机性能互扰度预测与评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯446.2.1虚拟机负载模式聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯446.2.2虚拟机性能互扰度预测及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯456.3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯47第7章PIMP方法

4、在资源分配中的应用研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.497.1问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯497.2PIMP方法在资源分配中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..497.2.1基于分组遗传的虚拟机部署策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯497.2.2基于PIMP方法的虚拟机分配方案评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.547.3PIMP方法在虚拟资源分配中的应用结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..557.4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5

5、6第8章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯57一V一万方数据东北大学硕士学位论文目录参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.59致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯65-VI—万方数据东北大学硕士学位论文第1章绪论随着Web技术的发展,近年来云计算技术已经得到了工业界和学术界的广泛关注。与传统的IT服务模式相比,基于按需付费(pay.as—you.use)的云计算服务,可以根据用户的实时需求,以租用或定制的方式,为用户提供各种可虚拟扩展的在线业务形

6、式,帮助用户节省大量IT操作以及维护等方面的投资。云计算的快速发展促使传统的数据中心发展成为新一代的云数据中心,从第一代数据中心到现在的云数据中心,规模的增大和集成度的提高给IT资源管理带来了新的挑战。1.1研究背景虚拟化是将底层物理设备与上层操作系统、软件分离的一种去耦合技术,它可以实现计算资源的高效灵活使用【11。虚拟化技术的出现,使得云数据中心能够动态组织多种计算资源,隔离具体的硬件体系结构和软件系统之间的紧密依赖关系,实现透明化的可伸缩计算系统架构,从而灵活构建满足多种应用需求的计算环境,提高计算资源的使用效率,

7、发挥计算资源的聚合效能,满足日益多样的计算需求。云计算的一个关键任务是根据任务的资源需求,为任务分配合适的虚拟资源以保证任务执行性能。这就需要分析任务执行性能与虚拟资源需求之间的关系,并在该关系分析的基础上,以保证任务执行性能为目标,为任务分配合适的虚拟资源。然而,任务执行性能与虚拟资源需求之间的关系并不是确定的而是动态变化的,这主要是因为:一方面任务执行性能受任务工作负载大小的影响,当任务工作负载较大时,在同一资源配置下,任务执行性能将较差;另一方面,任务执行性能受虚拟资源服务能力变化性影响,虚拟资源部署在物理机上,目

8、前的虚拟化技术能够为虚拟机间提供一些有效的性能隔离机制,但是当监控器将系统资源分片并分配给部署在同一物理机上的不同虚拟机时,将使得虚拟机间由于争夺同一物理资源,而导致虚拟资源服务能力变化(通常将虚拟机间所存在的这样一种由于物理资源争夺所导致的服务能力变化称为虚拟机性能互扰),从而一个虚拟机在任务执行过程中对同一物理资

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。