CloudSim的MDC模型仿真与资源调度(2)
4.4 实验仿真 - 14 -
4.5 虚拟机分配策略及其迁移算法对比分析 - 14 -
4.5.1虚拟机分配策略对比分析 - 14 -
4.5.2虚拟机迁移算法对比分析 - 15 -
4.5.3虚拟机分配策略及其迁移算法总结 - 16 -
5. 总结与展望 - 16 -
5.1 总结 - 16 -
5.2 展望 - 16 -
参考文献 - 17 -
致 谢 - 19 -
基于CloudSim的MDC模型仿真与资源调度
1. 绪论
1.1 研究背景
随着大数据时代的到来，一般常用的计算，例如并行计算、集群计算、网格计算和分布式计算已经满足不了大数据时代的要求了，云计算的到来虽然在一定程度上满足了处理大数据的需求，并在各种计算方式中处于难以取代的重要地位。但是，云计算模式下的应用服务都有不同的、复杂的组件、配置和部署条件和要求，根据现有条件在异构真实的云计算环境下，对云端基础设施的负荷、节能、系统规模、资源调度分配策略和性能等指标进行重复、可伸缩的试验来对不同应用模式进行量化、评价是非常困难的。为此，需要一个云计算环境的分布式系统模拟器来实现云计算试验的模拟，降低研究测试门槛和成本[1]。
目前云计算环境的分布式系统模拟器有GridSim、SimGrid、OptorSim和GangSim，但这些分布式模拟器对虚拟化、应用管理及云计算的即用即付经济驱动的建模支持不足[2]。2009年4月 8日,澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和 Gridbus项目宣布推出云计算仿真软件——CloudSim[3]。
CloudSim继承了GridSim的编程模型，在云计算领域对于研究、开发、测试提供了许多便利，它比真实的云环境有很多优势，除了可在Windows和Linux系统上跨平台运行，它在虚拟的仿真环境下，不仅加快了算法设计与测试的速度，而且还为云计算的开发与测试降低了开发成本。
1.2 研究现状
如今，云计算环境的一个备受关注的问题是，如何有效地实现负载均衡，使得整个数据中心的资源利用达到最优。为此，文献[4]中提出了任务调度算法和动态迁移算法，实验结果表明该方法在实现了物理机和虚拟机层的负载均衡的同时，提高了资源利用率。文献[5]中，设计了任务调度算法和弹性伸缩算法，实验结果表明基于弹性云的负载均衡方法在实现负载均衡的同时，有效提高了资源利用率。此外,专注于云计算环境电力节能方面的文章有文献[6]等。
这些算法虽然在CloudSim中体现出极大的优势，但是，在实际的云计算环境中，这些算法必须加入一个叫做负载均衡器的特殊设备，负责为后端的服务器接收所有到来的请求和分配请求。再者，它的算法需要计算不同服务器的可用资源，并反馈回来。因此，本文提出一种在云环境下实现数据中心自我管理的模型——MDC模型。同时，本文还将引入负载度最低优先分配策略最小适应分配策略以及它们的迁移算法，与MDC模型分配策略及其迁移算法在CloudSim环境中进行比较与评估，从而检验出三种策略的优劣性。
1.3 云计算概述
1.3.1云计算的定义
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互[7]。
1.3.2云计算分类
当部署一个企业应用到云计算环境时，需要考虑很多问题。例如，一些服务供应商对降低操作成本比较感兴趣，而其他的供应商则可能会偏向于更高的可靠性和安全性。