基于負(fù)載預(yù)測(cè)的OpenStack虛擬機(jī)智能管理.pdf

1、在云計(jì)算應(yīng)用日益廣泛的今天，提高云服務(wù)的質(zhì)量與數(shù)據(jù)中心的資源利用率，減少云服務(wù)商的運(yùn)營(yíng)成本與客戶(hù)的開(kāi)銷(xiāo)具有及其重要的應(yīng)用價(jià)值。論文在國(guó)家863計(jì)劃支持下，針對(duì)虛擬機(jī)管理這一問(wèn)題，研究基于負(fù)載預(yù)測(cè)的OpenStack虛擬機(jī)智能管理方法。
　　云環(huán)境下負(fù)載變化較大，帶來(lái)云服務(wù)質(zhì)量的下降，論文研究了基于短期負(fù)載預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)配置算法。通過(guò)提出對(duì)虛擬機(jī)資源利用率的預(yù)測(cè)方法，根據(jù)預(yù)測(cè)值結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法計(jì)算虛擬機(jī)資源包括CPU、RAM、B

2、andWidth的瓶頸因子，找出影響服務(wù)質(zhì)量的瓶頸資源，并使用輕量級(jí)的虛擬機(jī)運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)配置來(lái)擴(kuò)展瓶頸資源，提高服務(wù)質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該算法能大大提高云環(huán)境下應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量，減少服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間，提高吞吐率。
　　針對(duì)云用戶(hù)請(qǐng)求負(fù)載呈現(xiàn)規(guī)律性變化的應(yīng)用場(chǎng)景，論文研究基于長(zhǎng)期負(fù)載規(guī)律的虛擬機(jī)管理方法，通過(guò)預(yù)測(cè)用戶(hù)的請(qǐng)求數(shù)，在滿(mǎn)足用戶(hù)資源需求的前提下，動(dòng)態(tài)改變用戶(hù)的虛擬機(jī)分配從而最小化用戶(hù)的開(kāi)銷(xiāo)。考慮服務(wù)器的整合過(guò)程，提出了針對(duì)物理服務(wù)器

3、的數(shù)量、虛擬機(jī)遷移數(shù)、數(shù)據(jù)中心的電能消耗三個(gè)方面多目標(biāo)優(yōu)化的算法LBVMM(Load Based Virtual Machine Management)來(lái)決策整合的過(guò)程，使物理服務(wù)器數(shù)量、虛擬機(jī)的遷移數(shù)以及數(shù)據(jù)中心的電能消耗都維持在一個(gè)較低的水平內(nèi)。算法從云服務(wù)商和客戶(hù)兩方面進(jìn)行了綜合考慮，同時(shí)優(yōu)化了云服務(wù)商的運(yùn)營(yíng)成本，提高服務(wù)質(zhì)量，并且減少了客戶(hù)的開(kāi)銷(xiāo)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明該算法在減少包括物理服務(wù)器的數(shù)量，虛擬機(jī)的遷移數(shù)，數(shù)據(jù)中心的電能消耗，