IaaS云的服務性能分析與優(yōu)化研究.pdf

1、云計算(CloudComputing)領(lǐng)域是當前學術(shù)界與工業(yè)界共同的研究熱點，在云計算時代，用戶通過云服務提供商獲取服務，其服務質(zhì)量(QoS，QualityofService)直接影響到用戶的滿意度，因此服務質(zhì)量對于云服務系統(tǒng)的大規(guī)模商業(yè)應用至關(guān)重要。而基礎(chǔ)設(shè)施即服務(IaaS,Infrastructure-as-a-Service)云是云服務的基礎(chǔ)服務模式，其服務性能直接影響到整個云服務系統(tǒng)的性能，因此對IaaS云的服務性能分析研究就

2、很必要，其可以用來評估云服務系統(tǒng)的性能并能為以后系統(tǒng)的性能優(yōu)化提供參考依據(jù)。由于云計算環(huán)境的復雜性導致其性能分析難度高、準確率低，本文分別針對IaaS云服務平臺的基本模型、考慮處理機故障及修復情況的系統(tǒng)模型和并行處理及任務遷徙情況等復雜條件下的云服務模型展開詳細分析。本文分析的云服務系統(tǒng)模型不僅考慮了服務計算節(jié)點故障與恢復機制，也考慮了服務節(jié)點并行處理任務時的負載均衡問題，從而得到了更加符合工程實際的云服務系統(tǒng)性能分析模型。
　　

3、針對需要精確地評估分析IaaS云服務性能以保障服務質(zhì)量和避免違反服務水平協(xié)議(SLA,ServiceLevelAgreement)的要求，提出了一個利用排隊網(wǎng)絡的知識對云服務請求被處理的過程進行分析的模型。通過底層的馬爾科夫隨機過程概率分析云服務系統(tǒng)的狀態(tài)變化來推算服務響應時間的分布，然后依次分析出服務請求期望完成時間、服務請求被拒絕概率、處理機負載率等性能指標來綜合衡量云服務系統(tǒng)的性能。在實驗分析階段，利用離散事件模擬工具SimEve

4、nts對云服務請求被服務過程進行模擬，通過試驗仿真獲得的服務請求平均完成時間等數(shù)據(jù)與利用分析方法獲得的數(shù)學結(jié)果進行比對，發(fā)現(xiàn)數(shù)學分析結(jié)果落入仿真結(jié)果置信度為90％的置信區(qū)間，驗證了本文模型分析結(jié)果的準確性。最后針對云服務系統(tǒng)性能優(yōu)化方面展開了一些研究，利用模擬退火算法來尋求云服務系統(tǒng)最優(yōu)配置數(shù)據(jù)來平衡云服務系統(tǒng)配置成本與服務性能之間的關(guān)系，以達到云服務系統(tǒng)性能優(yōu)化的目的。
　　本課題在相關(guān)研究學者研究的基礎(chǔ)上增加了更細粒度的建模條