云计算弹性评测模型的研究与实现

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1、硕士学位论文云计算弹性评测模型的研究与实现THESTUDYANDREALIZATIONONELASTICITYEVALUATIONMODELINCLOUDCOMPUTING戴荣倩哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号:TP302.8学校代码:10213国际图书分类号:681.39密级:公开工学硕士学位论文云计算弹性评测模型的研究与实现硕士研究生:戴荣倩导师:左德承教授申请学位:工学硕士学科:计算机科学与技术所在单位:计算机科学与技术学院答辩日期:2016年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学Class

2、ifiedIndex:TP302.8U.D.C:681.39DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTHESTUDYANDREALIZATIONONELASTICITYEVALUATIONMODELINCLOUDCOMPUTINGCandidate:DaiRongqianSupervisor:Prof.ZuoDechengAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceSpeciality:ComputerSciencean

3、dTechnologyAffiliation:SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence:June,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要云计算是一种允许用户通过网络,随时随地、方便、按需地使用共享资源池中可以快速供给和释放的资源,且只需很少管理工作或与供应商联系的模式。弹性是云计算的一个非常重要的特点,它指的是云的动态资源分配特征。在云环境中,当负载上升

4、并且云供应商提供的服务违背了SLA(ServiceLevelAgreement)时,供应商就需要增加资源来维持服务质量;如果负载下降了,就需要减少资源来避免浪费。和使用传统的服务一样,用户需要对不同云服务的性能进行评测,弹性是用户要考虑的重要指标之一,如今弹性也得到越来越多的关注,因此对弹性的评测正变得越来越重要。现在已经有很多对弹性评测方法的研究,包括一些基准测试以及一些从资源分配精度和成本角度的测试方法。但是目前还没有专门用于评测云计算弹性的基准测试方法和工具。资源分配精度指的是需求资源的数目与实

5、际分配的资源数目之间的差值。而成本的计算,主要基于SLA,用计算罚金的方法,分别计算资源配置不足和资源配置过度两种情况下的罚金指标。弹性的核心特征是资源分配的速度和精度,现有的评测方法一般只考虑精度或者速度,或者只从用户或供应商一个角度去评测弹性,缺少一种较为全面的弹性评测方法。为解决以上问题,本文对弹性云服务的特征,以及现存弹性评测方法做了深入的研究。研究并分析了什么是弹性云服务,以及弹性云服务的特点,分析了一个完整评测系统需要具备的因素。一个完整的弹性评测系统,应该首先确定不同云平台的不同的弹性扩

6、展策略,然后设计符合需求的弹性评测指标,最后用几种不同类型的负载来测试被测云平台的弹性。文章从资源分配、QoS、资源配置时间等多个角度,对云计算的弹性进行较为全面的分析,提出适用于供应商和用户两个角度的评测方法。在已有的基础上,提出资源分配、资源配置时间两个方面的弹性指标计算模型,并对现存的罚金模型进行改进。最后,在CloudStack云平台上,使用auto-scaling和scale-out两种弹性扩展策略,以TPC-W为负载,验证了本文所提方法的有效性。关键词:云计算;弹性;资源分配;QoS;资源

7、配置时间-I-AbstractAbstractCloudcomputingisakindofmodelthatenablesuserubiquitous,convenient,on-demandaccesstoresourcesthatcanbeprovisionedandreleasedquicklyfromasharedresourcepoolthroughtheInternet.Elasticityisaveryimportantfeatureofcloudcomputing,whichmake

8、itpossiblefordynamicallocationofresources.Inacloudenvironment,whentheloadrisingandtheservicesprovidedbytheprovidershasviolatedtheSLA(ServiceLevelAgreement),Serviceprovidersneedtoincreasetheresourcestomaintainthequalityofservice.i

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