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《数据中心虚拟化环境下任务级流调度机制的研究与实现.docx》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、数据中心虚拟化环境下任务级流调度机制的研究与实现随着云计算和虚拟化技术的不断成熟以及云服务的不断丰富,越来越多的应用被部署在云数据中心虚拟化环境下。由于分布式的特点,数据中心应用的性能与网络传输性能密切相关,其网络传输需求通常表示为传输任务,每个任务由若干条分布式的流组成,因此研究人员通常采用流调度技术优化应用的网络传输性能。根据应用对网络传输性能的不同需求,可将任务分为延迟敏感型任务,如Web服务的任务;和带宽敏感型任务,如MapReduce应用的任务。数据中心虚拟化环境下异构混杂的任务并存,给数据中心流调度带来了巨大挑战,主要体现在两个方面:1)不同类型的任务竞争共享的网络资源,难
2、以同时满足不同类型任务的网络传输性能需求;2)不同效用特征的带宽敏感型任务无差别分配资源,难以高效用的利用有限的网络资源。现有工作未能有效针对数据中心虚拟化环境下异构混杂的任务特点,难以应对上述挑战。因此,本文对数据中心虚拟化环境下任务级流调度问题进行研究,主要从流调度机制的两个关键步骤,即流队列管理和全局流调度两个方面开展理论研究,具体包括如下内容:首先,针对因为不同类型的任务竞争共享的网络资源而难以同时满足不同类型任务的网络传输性能需求的挑战,研究任务类型感知的虚拟化层流队列管理机制。本文基于对任务类型的感知,实现对不同类型任务流量的隔离,同时针对应用网络负载强度的动态变化,对不同
3、类型任务的权重进行调整,从而提升网络传输性能,保证不同类型任务对网络传输性能的需求。其次,针对因为不同效用特征的带宽敏感型任务无差别分配资源而难以高效用的利用有限的网络资源的挑战,研究面向异构时间敏感程度的全局流调度机制。基于全局任务感知,对同一任务中的多条分布式的流进行统一的调度,以适应任务的分布式特点,同时,采用效用函数对不同任务对完成时间的敏感程度进行建模,在保证任务之间效用公平性的同时尽可能的提升系统带宽资源分配效用。最后,设计并实现数据中心虚拟化环境下任务级流调度系统。本文基于东南大学云计算平台真实环境,将理论研究成果与实践相结合,设计并实现了原型系统,并进行了部署和实验。通
4、过在东南大学云计算中心实际环境中的实验结果表明,本文所提出的数据中心虚拟化环境下任务级流调度机制能够较好的为不同类型任务提供网络传输性能保证,同时保证任务之间效用公平性并提高系统带宽资源分配效用,实现了高性能、高效用的任务级流调度。
