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      云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源分配探究論文

      時間:2021-02-27 09:10:42 畢業(yè)論文范文 我要投稿

      云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源分配探究論文

        1 引言

      云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源分配探究論文

        云計算概念自2007年提出以來,逐漸成為了工業(yè)界和學術界的研究熱點[1]。云環(huán)境下資源的復雜性、異構性、多樣性及用戶請求的動態(tài)性,決定了資源分配是一個NP完全問題。在訪問資源過程中,對云服務提供者而言,總是盡可能將較少的資源分配給用戶,以節(jié)約成本;而對云用戶來說,期望過度供應資源以完成任務請求。針對兩者之間造成的資源供應不符點,可通過設計服務級別協(xié)議(SLA)來有效解決,該協(xié)議屬性包括:計算力、網絡帶寬、存儲空間、可用性、安全性等。為了實現(xiàn)云服務提供者的利潤最大化,云環(huán)境下的高效資源分配策略一直都是研究的難點。根據(jù)資源分配策略的輸入參數(shù)及分配方法的不同,從不同角度(執(zhí)行時間、效用函數(shù)、硬件資源之間的依賴度)總結既存的一些分配方案;文獻提出了一種基于元胞自動機遺傳算法(CGA)的云資源調度策略,目的是縮短用戶任務執(zhí)行時間,但是每個用戶任務只能分配給單一的虛擬機執(zhí)行,效率不高;文獻[5]為了使軟件即服務(SaaS)供應商獲取最大的利潤,給出了兩種不同的算法,該算法雖然可以降低SLA協(xié)議的.違例概率,卻存在一定的缺陷,容易造成資源浪費;文獻構造了一種基于蟻群算法的自適應負載云資源分配模型,主要解決負載不均衡問題,并未考慮服務供應商的效益。文獻提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的資源分配和調價策略,以達到均衡穩(wěn)定的狀態(tài),然該文針對的是靜態(tài)資源管理方法的缺陷,未涉及動態(tài)資源的分配。文獻[8]針對云計算環(huán)境下資源的復雜性、異構性、動態(tài)性等特點,證實了CloudSim體系結構可提供良好的云計算調度算法仿真平臺,然而該文實現(xiàn)的調用算法并未考慮虛擬機的計算能力、網絡延遲等因素。針對上述缺陷,本文提出了基于SLA協(xié)議的云資源分配策略,將用戶請求概率分布給多個虛擬機并行執(zhí)行,采用粒子群算法(PSO)為基本算法,將SLA參數(shù)作為資源分配過程中的優(yōu)化參數(shù),并通過對每個粒子的位置和速度引入模擬退火機制,根據(jù)Metropolis準則概率接受惡化解,避免算法陷入局部極值,以實現(xiàn)服務供應商的利潤最大化。用戶請求-資源映射過程:

        (1)客戶端通過任何與網絡相連的終端設備向數(shù)據(jù)中心發(fā)出請求,同時傳遞SLA參數(shù)。

        (2)服務供應商通過負責管理維護應用層,實現(xiàn)與用戶的交互過程。

        (3)平臺層包括映射過程與資源調度策略,通過分析用戶需求,將優(yōu)化后的SLA參數(shù)傳遞給基礎設施層。

        (4)數(shù)據(jù)中心根據(jù)優(yōu)化后的參數(shù)信息,將適當?shù)奶摂M資源分配給應用程序,通過管理模塊,決定虛擬機的分配與移除。

        (5)最終通過應用層,將服務資源提供給客戶端。.

        2 動態(tài)資源分配過程

        建模在基于SLA的資源分配問題中,SLA是指提供服務的企業(yè)與用戶之間就服務的質量、性能等方面所達成的約束協(xié)議。內容涉及參與各方所提供的服務要求及協(xié)議有效期的規(guī)定,及服務相關收費規(guī)定和供應商對違反協(xié)議的處罰規(guī)定。在云環(huán)境下,本文將該問題形式化為:將客戶的動態(tài)需求表示為各類用戶請求,將提供云資源服務的過程模擬化為對虛擬機的分配過程,最終目的是讓服務供應商在遵循SLA協(xié)議前提下,實現(xiàn)利潤最大化。

        3 基于 SLA 的改進

        混合粒子群優(yōu)化算法3.1 標準粒子群優(yōu)化算法粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是美國學者J.Kennedy和R.C.Eberhart于1995年受鳥群覓食行為的啟發(fā)而提出的[9],經過反復實驗,最終形成了具有慣性權重 ω 的標準形式。該算法自提出以來,就以其容易實現(xiàn)、所需調整的參數(shù)少、具有良好的全局搜索能力等優(yōu)點被廣泛應用于各個領域,故本文為了實現(xiàn)云環(huán)境下,資源供應商的效益最大化,采用粒子群算法為基本算法來優(yōu)化SLA參數(shù)。其基本思想是隨機初始化一群粒子,粒子的運動軌跡由一個矢量速度V 控制,在每次迭代中,粒子跟蹤兩個極值:個體最優(yōu)值 pbest爰戳W穎舊砥今為止所找到的最優(yōu)解

        4 仿真實驗與分析

        4.1 實驗環(huán)境為了驗證改進的混合粒子群算法在基于SLA參數(shù)動態(tài)變化時資源分配過程中的可行性和有效性,實驗環(huán)境為 Pentium Dual 2.3 GHz CPU,RAM 內存 2 GB,Windows 7 操作系統(tǒng),開發(fā)環(huán)境是 Eclipse,用 Java 語言編程,結合CloudSim3.0云仿真平臺,模擬出一個云計算局部環(huán)境。在該環(huán)境下,可以對數(shù)據(jù)中心的虛擬資源進行加載,對用戶任務的屬性能另行設置、保存,再提交給云端數(shù)據(jù)中心執(zhí)行。

        5 結束語

        本文針對服務供應商與用戶請求之間的資源分配不符點,做了如下工作:

        (1)構造了一種基于SLA協(xié)議的分配模型,提出了將客戶請求概率分布給若干虛擬機共同執(zhí)行;

        (2)基于該模型,設計了相應的效用函數(shù),并提出了一種改進的SA-PSO算法,來優(yōu)化SLA參數(shù);

        (3)最后,通過實驗分析,證明了使用基于SLA分配策略的SA-PSO 算法在完成相同任務數(shù)時,執(zhí)行成本最低,服務供應商實現(xiàn)的利潤最大。

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