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1、在云計(jì)算應(yīng)用日益廣泛的今天,提高云服務(wù)的質(zhì)量與數(shù)據(jù)中心的資源利用率,減少云服務(wù)商的運(yùn)營(yíng)成本與客戶的開銷具有及其重要的應(yīng)用價(jià)值。論文在國(guó)家863計(jì)劃支持下,針對(duì)虛擬機(jī)管理這一問題,研究基于負(fù)載預(yù)測(cè)的OpenStack虛擬機(jī)智能管理方法。
云環(huán)境下負(fù)載變化較大,帶來云服務(wù)質(zhì)量的下降,論文研究了基于短期負(fù)載預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置算法。通過提出對(duì)虛擬機(jī)資源利用率的預(yù)測(cè)方法,根據(jù)預(yù)測(cè)值結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算虛擬機(jī)資源包括CPU、RAM、B
2、andWidth的瓶頸因子,找出影響服務(wù)質(zhì)量的瓶頸資源,并使用輕量級(jí)的虛擬機(jī)運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)配置來擴(kuò)展瓶頸資源,提高服務(wù)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該算法能大大提高云環(huán)境下應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量,減少服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間,提高吞吐率。
針對(duì)云用戶請(qǐng)求負(fù)載呈現(xiàn)規(guī)律性變化的應(yīng)用場(chǎng)景,論文研究基于長(zhǎng)期負(fù)載規(guī)律的虛擬機(jī)管理方法,通過預(yù)測(cè)用戶的請(qǐng)求數(shù),在滿足用戶資源需求的前提下,動(dòng)態(tài)改變用戶的虛擬機(jī)分配從而最小化用戶的開銷??紤]服務(wù)器的整合過程,提出了針對(duì)物理服務(wù)器
3、的數(shù)量、虛擬機(jī)遷移數(shù)、數(shù)據(jù)中心的電能消耗三個(gè)方面多目標(biāo)優(yōu)化的算法LBVMM(Load Based Virtual Machine Management)來決策整合的過程,使物理服務(wù)器數(shù)量、虛擬機(jī)的遷移數(shù)以及數(shù)據(jù)中心的電能消耗都維持在一個(gè)較低的水平內(nèi)。算法從云服務(wù)商和客戶兩方面進(jìn)行了綜合考慮,同時(shí)優(yōu)化了云服務(wù)商的運(yùn)營(yíng)成本,提高服務(wù)質(zhì)量,并且減少了客戶的開銷。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該算法在減少包括物理服務(wù)器的數(shù)量,虛擬機(jī)的遷移數(shù),數(shù)據(jù)中心的電能消耗,
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