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云平臺中虛擬機部署的關鍵問題研究

發(fā)布時間:2024-07-01 22:06
  云計算課題是當今工業(yè)界和學術界的研究熱點,云計算通過虛擬化技術大大提高了數(shù)據中心的資源利用率并降低了運營成本。云服務提供商按照用戶的需求提供平臺服務,軟件服務和基礎設施服務,其中云平臺下虛擬機的部署是實現(xiàn)云計算中基礎設施即服務IaaS (Infrastructure as a Service)的基礎。用戶可以根據需要來選擇資源并希望得到更好的服務質量,云服務提供商則考慮自身利益需要盡量降低運營成本,在云計算環(huán)境下如何高效的和合理的部署虛擬機成為本文的研究重點。本文分析了當前流行的虛擬機部署策略及其相關改進方法并分析了當前云計算的研究人員針對虛擬機部署機制的研究工作。在此基礎上,本文研究了虛擬機鏡像的定制方法,設計了以性能能耗比作為評價標準的虛擬機部署的位置選擇策略以及研究了虛擬機部署機制的關鍵問題。 本文主要貢獻有: (1)通過LFS (Linux From Scratch)定制虛擬機鏡像。為用戶提供定制接口,云提供商可以動態(tài)的更新為用戶提供的服務和應用,云平臺根據用戶的需求生成相應的需求配置文件,并生成腳本實現(xiàn)虛擬機鏡像的自動生成。通過LFS定制的虛擬機鏡像明顯減小了系統(tǒng)鏡像的大小,...

【文章頁數(shù)】:100 頁

【學位級別】:博士

【文章目錄】:
提要
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 虛擬機鏡像的定制
    1.3 虛擬機的部署
        1.3.1 虛擬機的部署策略
        1.3.2 虛擬機的部署機制
    1.4 小結
    1.5 本文研究內容
    1.6 文章組織結構
第2章 相關工作
    2.1 虛擬機鏡像的定制
        2.1.1 Linux 內核裁剪技術
        2.1.2 Linux From Scratch
    2.2 虛擬機部署策略
        2.2.1 網絡敏感的虛擬機部署位置選擇策略
        2.2.2 能耗敏感的虛擬機部署位置選擇策略
        2.2.3 遺傳算法
        2.2.4 動態(tài)電壓頻率調整技術(DVFS)
    2.3 虛擬機部署機制
        2.3.1 Pre-copy 算法和 Post-copy 算法
        2.3.2 增量壓縮機制
        2.3.3 組播技術
    2.4 本章小結
第3章 基于 LINUX FROM SCRATCH 的虛擬機鏡像的定制方法
    3.1 引言
    3.2 相關研究
    3.3 通過 LFS 定制虛擬機鏡像
        3.3.1 用戶接口
        3.3.2 配置文件
        3.3.3 虛擬機鏡像的定制
    3.4 實驗分析
    3.5 本章小結
第4章 基于分布式并行遺傳算法的虛擬機部署位置選擇策略
    4.1 引言
    4.2 相關研究
    4.3 虛擬機部署位置選擇策略
        4.3.1 第一階段的初始種群
        4.3.2 適應度值計算
        4.3.3 第一階段的選擇過程
        4.3.4 第一階段的交叉過程
        4.3.5 第一階段的變異過程
        4.3.6 第一階段的迭代和終止過程
        4.3.7 第二階段的選擇過程
        4.3.8 第二階段的交叉過程
        4.3.9 第二階段的變異過程
        4.3.10 第二階段的迭代和終止過程
    4.4 實驗分析
        4.4.1 不同初始負載下的性能能耗比
        4.4.2 不同用戶需求下的性能能耗比
        4.4.3 空載物理主機不同狀態(tài)下的性能能耗比
        4.4.4 真實性能能耗比值與理論性能能耗比值
    4.5 本章小結
第5章 基于混合內存復制和組播技術的虛擬機快速部署方法
    5.1 引言
    5.2 相關工作
    5.3 部署定制的虛擬機
        5.3.1 全內存復制階段
        5.3.2 源虛擬機定時推送階段
        5.3.3 目的虛擬機按需拷貝階段
        5.3.4 源虛擬機停機推送階段
    5.4 實驗分析
        5.4.1 虛擬機部署時間
        5.4.2 虛擬機部署過程中傳輸?shù)目倲?shù)據量
    5.5 本章小結
第6章 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 展望
參考文獻
作者簡介及攻讀博士期間所取得的科研成果
致謝



本文編號:3999254

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