云环境下的集群负载分析及调度策略研究

【摘要】越来越多的用户使用了云计算服务，云数据中心的集群是云服务的主要提供者。由于云环境的复杂性，理解云集群的负载特征是提高云系统性能、优化云集群的关键手段。然而，云数据中心下的集群负载分析，尤其是在大规模生产环境下，目前还没有被充分研究。虚拟化技术是云环境中的核心技术，为了提高集群的资源利用率，通常采用虚拟机动态调度的办法，目前该领域仍没有标准的算法策略。本文对云集群进行了负载分析，并从云集群负载特征的角度出发，同时考虑减少云数据中心能源消耗和保证用户服务等级协定（SLA），对虚拟机的调度策略进行了研究。本文首先研究了传统数据中心的特点及其缺点，分析了云数据中心的特点，接着研究了云集群的负载监控技术以及基于libvirt的虚拟机负载搜集技术。介绍了云环境下调度的概念和特征，并以OpenStack云平台为例详细分析了云环境下的调度机制。以CloudSim为例分析了云模拟技术，并研究了其中的主要模块。随后，为了能深入理解云数据中心负载特征，本文搜集了实际公有云中生产集群的负载数据，涉及1082个虚拟机实例和100台物理机，时间跨度为2013年4月11日至4月17日。从不同角度分析了云数据中心的负载特征，包括虚拟机分布特征与调度机制，虚拟机内存分布特征，虚拟机CPU与I/O特征，物理节点负载特征，虚拟机与物理节点负载联系。通过负载分析，得出了一些观察结论并从中提出了一些优化云集群的方法。最后，在云集群负载分析的基础上，本文研究了云环境调度特点和虚拟机调度模型，并提出了优化算法ERSG（EnergyReducingandSLAGuarantee）。该算法优化了虚拟机调度的3个步骤，针对虚拟机调度时机上，引入了负载预测模型；针对虚拟机选择策略，保证了用户SLA；针对调度目标节点选择上，引入了概率分析方法。最后利用云模拟器模拟了云数据中心，并对ERSG算法进行实现与分析，验证了ERSG算法相比其他算法在降低云数据中心能量消耗和保证用户SLA方面的性能优势。
【作者】应俊；
【导师】万健；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，计算应用技术，2014，硕士
【关键词】云数据中心；负载分析；虚拟机调度；降低能耗；SLA；

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