云應用負載建模與資源預測方法研究
發(fā)布時間：2020-12-14 12:45
目前,云用戶租用云資源時存在極大的浪費,按需使用云資源已經(jīng)成為業(yè)界關注的焦點,普遍采用模擬的負載來預測云資源的需求。當前的負載模型主要針對特定應用或單應用類型,能覆蓋的負載變化模式有限;基于負載的資源預測方法的準確性也受限于特定的負載和云資源的類型,無法適應云用戶負載的多樣性。為此,論文提出了云應用負載抽象層次模型及其實例化方法,解決“模擬現(xiàn)實負載”的問題,在此基礎上提出了相應的云資源預測方法,解決“如何按負載使用資源”的問題。主要創(chuàng)新成果如下:（1）提出了一個云應用負載抽象層次模型。該模型由云應用抽象層次模型和負載變化抽象層次模型組成。云應用抽象層次模型用統(tǒng)一的數(shù)學方法描述不同類型云應用;負載變化抽象層次模型提取負載變化的本質特征,構建了到達過程通用模型和涵蓋用戶、應用、服務單元負載變化的層次模型。云應用負載抽象層次模型為生成變化模式多樣的多應用混合負載提供了理論基礎。（2）提出了云應用負載抽象層次模型的實例化方法和基于負載模型的負載自適應生成算法。實例化方法將云應用負載抽象層次模型實例化為各種類型的負載模型;負載自適應生成算法再根據(jù)實例化后的負載模型自適應生成對應的負載。實例化方法...
【文章來源】：內蒙古大學內蒙古自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】：140 頁
【學位級別】：博士
【部分圖文】：
所示，這一交互過程自下而上包含三個角色：云提供商(Cloud圖1.1資源與需求的交互過程
論文的前兩章主要提出“按需使用云資源”的問題，從研究背景和意義以及相關足兩個方面說明研究的必要性和迫切性，明確研究的內容和方法論。第一章緒論。從云用戶租用公有云浪費的現(xiàn)象引出了按需使用云資源的“垃圾出”問題，闡明了解決這一問題需要研究的內容。并從現(xiàn)實負載多應用混合變樣的特點和云資源共享、地理分布和計費使用的特點分析了研究按需使用云資挑戰(zhàn)，同時歸納了論文的創(chuàng)新性貢獻。第二章相關研究綜述。本章通過閱讀國內外大量的相關文獻，對當前不同類型云負載變化建模方法、抽象模型實例化方法和負載生成算法、基于負載模型的測以及負載生成工具的研究成果進行了分類綜述。通過分析發(fā)現(xiàn)目前的研究在載建模方法和云資源預測方法與現(xiàn)實之間的鴻溝，也從現(xiàn)有的方法中獲得了研圖 1. 2 論文組織結構圖Figure1.2 the Organization and Structure Diagram of the Dissertation
對于 Web 應用，每個服務單元對應一個傳統(tǒng)的 Web 網(wǎng)頁或是包ices 的 Web 網(wǎng)頁。對于 MapReduce 應用，每個服務單元代表一個可分布元，即 mapper、shuffler和 reducer。對于批處理應用，每個服務單元就是的一個任務。層次建模的方法通常用來定義和管理復雜的模型，通過將模分層，定義不同層次對象的特性，使得模型簡單化和明朗化。受文獻[4的方法描述并行系統(tǒng)的應用程序的啟發(fā)，按照通用性強和實現(xiàn)簡單的原則化方法為不同類云應用構建了統(tǒng)一的云應用抽象層次模型。云應用抽象層次模型如圖 3.1 所示，由應用層和服務單元層構成，云應用的依賴關系歸結為執(zhí)行依賴和數(shù)據(jù)依賴。一個云應用由多個服務單元組用可能調用同一個服務單元，如一個 WebServices 的服務單元；圖 3.1的類型應用服務單元間的箭頭表示服務單元間的執(zhí)行依賴示例。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]云計算中基于IABC算法的負載預測的研究[J]. 史振華. 計算機測量與控制. 2018(09)
[2]基于預測模型及獨立訓練節(jié)點的負載均衡策略[J]. 陳大才,呂立,高岑,孫詠. 計算機系統(tǒng)應用. 2018(09)
[3]MapReduce計算模式下云資源定量評估方法仿真[J]. 楊戈. 計算機仿真. 2017(12)
[4]基于科創(chuàng)大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)架構模擬研究[J]. 顧彬,武煒,黃宏立,黃元闊. 計算機與數(shù)字工程. 2017(11)
[5]Web服務組合性能評價的流逼近與擴散逼近研究[J]. 騫志勇,樊瑞娜. 計算機應用研究. 2018(03)
[6]基于時間序列的Openstack云計算平臺負載預測與彈性資源調度的研究[J]. 李達港,李磊,金連文,黃甘波,吳權. 重慶郵電大學學報(自然科學版). 2016(04)
[7]云計算環(huán)境下資源需求預測與調度方法的研究[J]. 趙宏偉,申德榮,田力威. 小型微型計算機系統(tǒng). 2016(04)
[8]數(shù)據(jù)挖掘在云計算資源預測中的應用[J]. 曾令偉,伍振興,杜文才. 激光雜志. 2015(04)
[9]云計算環(huán)境下多DAG調度的資源分配進化算法[J]. 田國忠,肖創(chuàng)柏,趙娟娟. 計算機應用研究. 2014(09)
[10]大數(shù)據(jù)管理:概念、技術與挑戰(zhàn)[J]. 孟小峰,慈祥. 計算機研究與發(fā)展. 2013(01)
博士論文
[1]基于負載特征表示的云資源管理算法研究[D]. 劉春紅.北京郵電大學 2018
[2]云計算環(huán)境下計算型任務的資源需求預測[D]. 徐琳.中國科學技術大學 2015
本文編號：2916433
【文章來源】：內蒙古大學內蒙古自治區(qū) 211工程院校
【文章頁數(shù)】：140 頁
【學位級別】：博士
【部分圖文】：
所示，這一交互過程自下而上包含三個角色：云提供商(Cloud圖1.1資源與需求的交互過程
論文的前兩章主要提出“按需使用云資源”的問題，從研究背景和意義以及相關足兩個方面說明研究的必要性和迫切性，明確研究的內容和方法論。第一章緒論。從云用戶租用公有云浪費的現(xiàn)象引出了按需使用云資源的“垃圾出”問題，闡明了解決這一問題需要研究的內容。并從現(xiàn)實負載多應用混合變樣的特點和云資源共享、地理分布和計費使用的特點分析了研究按需使用云資挑戰(zhàn)，同時歸納了論文的創(chuàng)新性貢獻。第二章相關研究綜述。本章通過閱讀國內外大量的相關文獻，對當前不同類型云負載變化建模方法、抽象模型實例化方法和負載生成算法、基于負載模型的測以及負載生成工具的研究成果進行了分類綜述。通過分析發(fā)現(xiàn)目前的研究在載建模方法和云資源預測方法與現(xiàn)實之間的鴻溝，也從現(xiàn)有的方法中獲得了研圖 1. 2 論文組織結構圖Figure1.2 the Organization and Structure Diagram of the Dissertation
對于 Web 應用，每個服務單元對應一個傳統(tǒng)的 Web 網(wǎng)頁或是包ices 的 Web 網(wǎng)頁。對于 MapReduce 應用，每個服務單元代表一個可分布元，即 mapper、shuffler和 reducer。對于批處理應用，每個服務單元就是的一個任務。層次建模的方法通常用來定義和管理復雜的模型，通過將模分層，定義不同層次對象的特性，使得模型簡單化和明朗化。受文獻[4的方法描述并行系統(tǒng)的應用程序的啟發(fā)，按照通用性強和實現(xiàn)簡單的原則化方法為不同類云應用構建了統(tǒng)一的云應用抽象層次模型。云應用抽象層次模型如圖 3.1 所示，由應用層和服務單元層構成，云應用的依賴關系歸結為執(zhí)行依賴和數(shù)據(jù)依賴。一個云應用由多個服務單元組用可能調用同一個服務單元，如一個 WebServices 的服務單元；圖 3.1的類型應用服務單元間的箭頭表示服務單元間的執(zhí)行依賴示例。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]云計算中基于IABC算法的負載預測的研究[J]. 史振華. 計算機測量與控制. 2018(09)
[2]基于預測模型及獨立訓練節(jié)點的負載均衡策略[J]. 陳大才,呂立,高岑,孫詠. 計算機系統(tǒng)應用. 2018(09)
[3]MapReduce計算模式下云資源定量評估方法仿真[J]. 楊戈. 計算機仿真. 2017(12)
[4]基于科創(chuàng)大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)架構模擬研究[J]. 顧彬,武煒,黃宏立,黃元闊. 計算機與數(shù)字工程. 2017(11)
[5]Web服務組合性能評價的流逼近與擴散逼近研究[J]. 騫志勇,樊瑞娜. 計算機應用研究. 2018(03)
[6]基于時間序列的Openstack云計算平臺負載預測與彈性資源調度的研究[J]. 李達港,李磊,金連文,黃甘波,吳權. 重慶郵電大學學報(自然科學版). 2016(04)
[7]云計算環(huán)境下資源需求預測與調度方法的研究[J]. 趙宏偉,申德榮,田力威. 小型微型計算機系統(tǒng). 2016(04)
[8]數(shù)據(jù)挖掘在云計算資源預測中的應用[J]. 曾令偉,伍振興,杜文才. 激光雜志. 2015(04)
[9]云計算環(huán)境下多DAG調度的資源分配進化算法[J]. 田國忠,肖創(chuàng)柏,趙娟娟. 計算機應用研究. 2014(09)
[10]大數(shù)據(jù)管理:概念、技術與挑戰(zhàn)[J]. 孟小峰,慈祥. 計算機研究與發(fā)展. 2013(01)
博士論文
[1]基于負載特征表示的云資源管理算法研究[D]. 劉春紅.北京郵電大學 2018
[2]云計算環(huán)境下計算型任務的資源需求預測[D]. 徐琳.中國科學技術大學 2015
本文編號：2916433
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