云计算环境下虚拟资源调度策略的研究

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1、中图分类号：TP393论文编号：102871616-S075学科分类号：083500硕士学位论文云计算环境下虚拟资源调度策略的研究研究生姓名朱亚会学科、专业软件工程研究方向分布并行计算指导教师陈丹副教授庄毅教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyResearchonVirtualResourceSchedulingStrategyinCloudComputingEnvironm

2、entAThesisinComputerScienceandTechnologybyZhuYahuiAdvisedbyAssociateProf.ChenDanProf.ZhuangYiSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch，2016南京航空航天大学硕士学位论文摘要云计算技术改变了传统的计算模式，它与互联网技术相结合为用户提供了动态的应用服务。作为云计算的核心技术，虚拟化技术通过对云数据中心异构的硬件资源进行整合，构建虚拟资源池，使用虚拟资源调度策略对资源池中的虚拟

3、资源进行动态部署、按需调度。因此，研究如何优化虚拟资源调度策略，对于提高云数据中心资源利用率、减少资源泄漏、降低能耗等方面具有重要的意义。本文对云计算环境下虚拟资源调度策略进行研究，主要研究内容如下：(1)针对如何在提高资源利用率的同时又减少资源泄漏的问题，本文提出了一种云数据中心资源利用率均衡的虚拟机调度模型VMSM-RB，将云计算环境下虚拟资源调度问题抽象为不定维向量装箱模型，提出了一种自适应粒子群优化算法SA-PSO求解该模型，并通过仿真实验验证了VMSM-RB模型与SA-PSO算法的有效性。(2)针对云数据中心的高能耗问题，本文提出了一种云数据中心面向能耗优化的虚拟资源调度算法VRSA

4、-EO，综合考虑了云数据中心的能耗与应用程序的性能，在满足用户性能指标的前提下最小化云数据中心的能耗。VRSA-EO算法将虚拟资源调度分为2个阶段：虚拟机初始放置和虚拟机迁移，对于不同的阶段使用不同的方法进行求解。实验结果表明该算法在降低能耗的同时可减少虚拟机迁移成本。(3)对云计算仿真平台CloudSim进行扩展，实现了基于CloudSim的虚拟资源模拟调度平台，并在该平台上对本文设计的云数据中心资源利用率均衡的虚拟机调度模型VMSM-RB和云数据中心面向能耗优化的虚拟资源调度算法VRSA-EO进行了测试实验。实验结果表明，本文设计的模型与算法相比其它现有典型算法具有提高资源利用率、减少资源

5、泄漏、降低能耗等优点。关键词：云计算，虚拟化，资源调度，资源泄漏，能耗，CloudSimi云计算环境下虚拟资源调度策略的研究ABSTRACTCloudcomputingtechnologyhaschangedthetraditionalcomputingmodelandcombinedwithInternettoprovideddynamicapplicationsforusers.Asthecoretechnologyofcloudcomputing,virtualizationintegratesheterogeneoushardwareresourcestobuildvirtualres

6、ourcepool,andusevirtualresourceschedulingstrategytodynamicdeployandon-demandschedulingtheresourcepool.Therefore,howtooptimizevirtualresourceschedulingstrategyisofgreatsignificanceintermsofimprovingtheclouddatacenterresourceutilization,reducingresourceleakandenergyconsumption.Thispapermainlystudiesth

7、estrategyofvirtualresourceschedulingincloudcomputingenvironmentandthemainresearchcontentsareasfollows:(1)Toimproveresourceutilizationandreduceresourceleak,thispaperproposesVMSM-RB,avirtualmachinesched