基于多目标优化算法的虚拟机节能调度研究

【摘要】：云计算技术已经成为了计算机技术中最引人注目的话题。根据调查显示云计算产业年增长率超过26%。然而伴随着云计算中心的规模不断扩大，现今云计算中心自身的问题也逐渐凸显出来，其中最为突出的问题之一即是云计算中心的能耗与负载均衡问题。本文在对云计算中心的能耗进行分析的基础上，通过采用多目标优化算法实现对云计算中心的节能调度，并进行了仿真验证。本文的主要研究内容如下： 1.研究了国内外云计算中心的发展现状，并从中指出了目前云计算中心所存在的大量能源浪费的问题，进而引出了论文的研究意义与研究目的。 2.分析了目前云计算中心的各个部分的能耗，即服务器能耗、虚拟机能耗、冷却系统能耗等。并研究了各类能耗实现节能调度的可行方案，为论文提出的节能调度算法指明了研究方向。 3.针对于云计算的节能调度问题提出了多目标优化的解决方案。并研究了求解多目标优化问题的经典算法NSGA-Ⅱ算法。并在NSGA-Ⅱ算法的基础之上根据云计算节能调度的实际需要进行了相应的改进，并采用了基准函数对改进的算法与NSGA-Ⅱ算法进行了对比验证验证了算法的有效性。 4.最后研究了CloudSim仿真平台，通过对仿真平台的架构、仿真模型、和主要的类进行研究分析，对CloudSim仿真平台进行了针对于本论文提出的调度算法的相应扩展，并在最后对于算法的节能效果与多种其他常用的云计算中心调度算法进行了对比仿真以验证算法的节能效果。 【关键词】：云计算 节能调度 NSGA-Ⅱ CloudSim
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP302
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 课题背景8
• 1.2 研究目的和意义8-9
• 1.3 国内外研究现状9-12
• 1.3.1 国外研究状况9-11
• 1.3.2 国内研究状况11-12
• 1.4 本文目标及主要工作12
• 1.4.1 主要目标12
• 1.4.2 本文主要工作12
• 1.5 论文组织结构12-13
• 1.6 本章总结13-14
• 第二章 相关理论和技术介绍14-22
• 2.1 云计算技术14-16
• 2.1.1 云计算技术简介14-15
• 2.1.2 云计算平台的体系结构15-16
• 2.2 虚拟化技术16-18
• 2.2.1 虚拟化技术简介16-18
• 2.2.2 虚拟机的迁移18
• 2.3 电源管理技术18-19
• 2.4 进化算法介绍19
• 2.5 本章小结19-22
• 第三章 系统分析与总体设计22-46
• 3.1 云计算中心能耗分析22-25
• 3.1.1 云计算中心整体能耗分析22-23
• 3.1.2 云计算中心服务器能耗分析23-24
• 3.1.3 虚拟机能耗分析24
• 3.1.4 云计算中心冷却系统能耗分析24-25
• 3.2 调度系统框架25-27
• 3.2.0 系统框架25
• 3.2.1 全局守护进程25-26
• 3.2.2 主机守护进程26-27
• 3.3 最优化算法27-34
• 3.3.1 多目标优化27-30
• 3.3.2 多目标优化问题的 NSGA-Ⅱ算法求解30-34
• 3.4 改进的最优化算法34-45
• 3.4.1 对 NSGA-Ⅱ算法的改进34-35
• 3.4.2 改进的云计算中心节能调度算法35-36
• 3.4.3 服务器负载状态分析36-37
• 3.4.4 服务器负载过高处理37-38
• 3.4.5 服务器负载过低处理38
• 3.4.6 负载均衡调度算法38-41
• 3.4.7 调度算法与 NSGA-Ⅱ对比验证41-44
• 3.4.8 调度算法最优解的择取44-45
• 3.5 本章总结45-46
• 第四章 仿真系统设计46-57
• 4.1 CloudSim 仿真系统简介46
• 4.1.1 CloudSim 简介46
• 4.2 CloudSim 体系结构46-48
• 4.2.1 核心引擎层47-48
• 4.2.2 CloudSim 层48
• 4.2.3 用户代码层48
• 4.3 CloudSim 仿真模型48-52
• 4.3.1 CloudSim 核心模拟引擎部分主要类介绍48-49
• 4.3.2 CloudSim 云模拟器部分主要类介绍49-52
• 4.3.3 CloudSim 能耗模型52
• 4.4 CluodSim 仿真系统的修改和使用52-56
• 4.4.1 CloudSim 仿真系统的使用52-54
• 4.4.2 CloudSim 仿真系统的扩展54-56
• 4.5 本章小结56-57
• 第五章 仿真结果与分析57-61
• 5.1 仿真实验结果57-60
• 5.2 本章小结60-61
• 第六章 总结与展望61-64
• 6.1 总结61-62
• 6.2 展望62-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-68

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