發(fā)布時間：2020-08-03 17:12

【摘要】：現(xiàn)代社會的飛速發(fā)展,也帶來了云計算行業(yè)的興起。人們越來越喜歡云計算這種新型高效和價格低廉的計算模式,而云環(huán)境下的負(fù)載資源預(yù)測和資源調(diào)度策略問題是學(xué)者一直研究且從未間斷的問題。云計算系統(tǒng)經(jīng)常會造成資源浪費,負(fù)載不均衡,而且資源利用率較低的情況,這些問題目前越來越受到重視。本文將虛擬機的負(fù)載預(yù)測和虛擬機動態(tài)調(diào)度策略相結(jié)合,可以有效提高云計算環(huán)境資源利用率、解決資源浪費問題并均衡資源利用率,給更深層的研究帶來一些啟發(fā)。首先,研究了虛擬機負(fù)載隨時間變化的變化特性,在利用這些特性實時預(yù)測虛擬機負(fù)載值時,采取基于時間序列的ARMA(p,q)模型。根據(jù)負(fù)載序列數(shù)據(jù)和R語言估計出預(yù)估模型為ARMA(0,1,1),并通過對殘差進行模型和參數(shù)檢驗來驗證預(yù)測模型的有效性。即可利用預(yù)測模型對虛擬機未來一天不同時間段的負(fù)載進行實時預(yù)測,為云數(shù)據(jù)中心的動態(tài)調(diào)整負(fù)載提供了科學(xué)依據(jù)。其次,為了提高云計算環(huán)境中的資源利用率,又提出了一種新型資源利用率均衡模型和虛擬機任務(wù)分配最少時間模型。并在基本粒子群算法的基礎(chǔ)上,對慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子兩種參數(shù)進行優(yōu)化,得到優(yōu)化后的PSO算法,并用此優(yōu)化算法求解模型。最后,利用Matlab定義兩個測試函數(shù)對兩種不同算法進行仿真,驗證了優(yōu)化后算法的有效性。然后利用CloudSim云仿真平臺從三個方面驗證了此算法和模型的可行性,證明了進行優(yōu)化后的PSO算法能精準(zhǔn)快速的找到最優(yōu)解。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：C81
【圖文】：

算法的虛擬機調(diào)度策略研究可以看出這兩種算法的一個迭代優(yōu)化的過程，從而驗證算法的有效性。優(yōu)化迭代如圖4-8所示。由圖4-8可知，本文的模型函數(shù)在用不同算法尋求最優(yōu)值的過程中，明顯可以看到改進后的PSO算法收斂速度更快，迭代次數(shù)較基本PSO算法更少，并且很容易找出全局最優(yōu)解，此仿真結(jié)果驗證了改進后PSO算法的有效性。圖4-8不同虛擬機數(shù)不同算法調(diào)度完成時間4.5 本章小結(jié)本章描述和分析了云計算環(huán)境中虛擬機調(diào)度問題，首先根據(jù)云環(huán)境中的利用率不均衡現(xiàn)象，提出了新型的資源利用率均衡的虛擬機調(diào)度模型和虛擬機任務(wù)分配時間最少模型。其次，對傳統(tǒng)的PSO算法進行改進優(yōu)化得到優(yōu)化后的PSO算法

diff函數(shù)來平穩(wěn)化原始的負(fù)載時間序列。并對實驗中差分前后的虛擬機負(fù)載時序圖進行展示。結(jié)果如圖3-3、圖3-4所示：圖3-3差分前時序圖 圖3-4差分后時序圖圖3-5差分后序列的自相關(guān)圖 圖3-6差分后序列的偏自相關(guān)圖由圖3-4可以看出，差分后序列趨勢明顯變的平穩(wěn)。但究竟平穩(wěn)與否，還需做平穩(wěn)化檢驗，即查看一階差分后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)圖。用R語言對一階差分后的負(fù)載做自相關(guān)操作，得出的自相關(guān)圖如圖3-5所示。由圖3-5的自相關(guān)圖可以看出，序列的自相關(guān)系數(shù)在一階差分后衰減為0的速度很快，說明一階差分后的序列平穩(wěn)。即可以用ARMA模型對未來的負(fù)載數(shù)據(jù)進行預(yù)測。（3）模型的識別與定階- 18 -

diff函數(shù)來平穩(wěn)化原始的負(fù)載時間序列。并對實驗中差分前后的虛擬機負(fù)載時序圖進行展示。結(jié)果如圖3-3、圖3-4所示：圖3-3差分前時序圖 圖3-4差分后時序圖圖3-5差分后序列的自相關(guān)圖 圖3-6差分后序列的偏自相關(guān)圖由圖3-4可以看出，差分后序列趨勢明顯變的平穩(wěn)。但究竟平穩(wěn)與否，還需做平穩(wěn)化檢驗，即查看一階差分后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)圖。用R語言對一階差分后的負(fù)載做自相關(guān)操作，得出的自相關(guān)圖如圖3-5所示。由圖3-5的自相關(guān)圖可以看出，序列的自相關(guān)系數(shù)在一階差分后衰減為0的速度很快，說明一階差分后的序列平穩(wěn)。即可以用ARMA模型對未來的負(fù)載數(shù)據(jù)進行預(yù)測。（3）模型的識別與定階- 18 -

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本文編號：2779943