论文部分内容阅读
随着云计算与大数据技术的快速发展，各大云服务供应商开始建立自己的云计算基础设施，为用户提供按需付费、即取即用的云计算服务。云计算服务的众多好处，使其备受用户的欢迎，其良好的发展前景促使云服务供应商加大对基础设施的投入，这使得云数据中心的规模不断扩大，服务器数量也急剧增加。然而，云数据中心在给用户提供便捷服务的同时，也消耗了大量的能量，增加了碳排放量。近年来，云数据中心的能耗问题日益突出，如何改进物理资源的分配、虚拟机的调度方法来降低云数据中心能耗、提高资源利用率，成为亟待解决的问题。 本文首先建立了云数据中心能耗模型，由能耗模型得出云数据中心开启物理机数量越少，其能耗越小的结论。针对云数据中心高能耗问题并结合能耗模型的结论对现有的云数据中心虚拟机调度方法进行了研究，在总结现有方法优缺点的基础上对虚拟机调度方法进行了优化，得出了一种虚拟机动态调度方法。 其次，本文对该方法的三个步骤进行了研究，其中包括:虚拟机迁移触发时机判断，待迁移虚拟机选择，目标物理机选择。本文通过虚拟机迁移触发算法判定何时进行虚拟机迁移。当物理机处于欠载状态时，选择其上的全部虚拟机进行迁移并为待迁移虚拟机选择合适的目标物理机进行放置，完成迁移后关闭该物理机，物理机过载情况的处理与欠载情况类似。该方法实现了减少云数据中心开启物理机的数量，从而达到了节能目的。并且在CloudSim仿真平台下验证了使用本文方法比使用其他主流的节能调度方法使云数据中心的能耗降低得更多。 最后，本文对现今被广泛应用的开源云平台OpenStack的整体架构和核心组件进行了研究，着重研究了其内部虚拟机的调度机制，并在实验室搭建了基于OpenStack的云数据中心并进行了测试，为验证研究的方法提供实验基础。本文对OpenStack现有的调度系统进行了扩展，为三个步骤分别设计和实现了资源监控与迁移判决模块、待迁移虚拟机选择模块和目标物理机选择模块。在基于OpenStack的云数据中心中对研究的虚拟机动态调度方法进行了实验验证，实验结果表明该算法在节能方面具有一定的优势。