多媒体云计算中的资源管理研究
发布时间：2023-09-17 16:22
随着云技术的发展,云计算越来越多地被用作多媒体业务的分布式平台。然而,多媒体服务提供商面临着资源管理的诸多问题。如何在快速变化的工作量和严格的服务质量要求下,对多媒体云中任务调度和资源分配进行优化仍然是一项具有挑战性的工作。多媒体云计算主要以虚拟机的形式对外提供服务,因此资源配置问题是在满足业务需求前提下的虚拟机放置问题,采用高效资源配置机制是媒体云中不可避免的热点问题。本文针对任务调度与资源分配的优化,虚拟机放置问题,资源监控方法进行了如下研究:(1)针对多媒体云计算中合理地分配给任务计算资源,最小化任务完成时间的问题,提出了一种新型的任务管理系统。详细阐述了多媒体云任务模型和基于排队论的任务管理,任务调度策略中结合蚁群算法的思想,并加入动态扩展处理资源的功能。本文将改进后的蚁群算法应用在资源可动态配置的任务调度系统中,进一步优化资源调度策略。仿真结果表明,提出的方案可以有效地为多媒体云任务分配VM并调度工作负载,缩短媒体服务的响应时间,提高用户满意度和资源利用率。(2)针对多媒体资源需求多样性、服务多样性和服务器资源异构性,提出了虚拟机部署或迁移中基于资源需求关系的虚拟机放置算法。...
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究内容与组织结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 论文组织结构
1.4 本章小结
第二章 多媒体云资源管理基础
2.1 多媒体云计算
2.1.1 云计算资源构成
2.1.2 基于云的多媒体服务体系
2.2 多媒体云资源管理
2.2.1 资源管理系统结构
2.2.2 多媒体云资源管理目标
2.3 虚拟机放置问题
2.3.1 装箱问题
2.3.2 多目标优化问题
2.4 云媒体资源监控
2.4.1 监控体系结构
2.4.2 不同监控体系的性能
2.5 CloudSim平台介绍
2.5.1 CloudSim概述
2.5.2 CloudSim体系结构
2.5.3 CloudSim仿真流程与步骤
2.6 本章小结
第三章 多媒体云服务中任务调度和资源分配的优化
3.1 多媒体云服务框架设计与分析
3.1.1 多媒体云会议构成
3.1.2 多媒体云会议服务流程
3.1.3 多媒体云服务架构
3.2 多媒体云服务任务与资源
3.2.1 多媒体计算任务
3.2.2 任务的可调度性
3.2.3 资源动态配置
3.3 任务管理算法设计
3.3.1 任务管理的框架设计与分析
3.3.2 任务周期及执行流程
3.4 任务调度与资源分配算法
3.4.1 相关概念和定义
3.4.2 任务模型中的各项指标
3.4.3 算法实现
3.5 算法分析与优化
3.5.1 状态转移概率公式的改进
3.5.2 信息素更新的改进
3.5.3 基于媒体资源可扩展的蚁群调度算法
3.6 实验设计与仿真
3.6.1 实验设计
3.6.2 实验结果与分析
3.7 本章小结
第四章 基于QoS约束的虚拟机放置算法
4.1 引言
4.1.1 虚拟机放置与迁移
4.1.2 VMP问题的解决思路
4.1.3 多媒体云服务中VM管理模型
4.2 问题模型和描述
4.2.1 VMP的目标规划模型
4.2.2 多媒体云服务的QoS效用函数
4.2.3 资源相似性和相关系数
4.2.4 亲和度模型
4.3 基于相似性的成对VM放置算法
4.4 基于亲和度的VM放置算法
4.5 性能评估
4.5.1 实验设计
4.5.2 基于相似性的虚拟机放置算法实验分析
4.5.3 基于亲和度的虚拟机放置算法实验分析
4.6 本章小结
第五章 资源的自适应监控方法研究
5.1 云资源监控
5.1.1 多媒体云资源的监控需求分析
5.1.2 面临的问题和解决方案
5.2 监控数据的采集与传输
5.2.1 Pull和Push模式
5.2.2 混合模式
5.3 基于非等间距灰度预测的监控策略
5.3.1 灰度预测GM(1,1)模型
5.3.2 非等间距预测模型
5.3.3 动态更改轮询时间
5.3.4 Push和Pull模式智能切换
5.4 实验设计与分析
5.4.1 算法衡量指标
5.4.2 实验设计
5.4.3 实验结果及分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文
致谢
本文编号：3847781
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究内容与组织结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 论文组织结构
1.4 本章小结
第二章 多媒体云资源管理基础
2.1 多媒体云计算
2.1.1 云计算资源构成
2.1.2 基于云的多媒体服务体系
2.2 多媒体云资源管理
2.2.1 资源管理系统结构
2.2.2 多媒体云资源管理目标
2.3 虚拟机放置问题
2.3.1 装箱问题
2.3.2 多目标优化问题
2.4 云媒体资源监控
2.4.1 监控体系结构
2.4.2 不同监控体系的性能
2.5 CloudSim平台介绍
2.5.1 CloudSim概述
2.5.2 CloudSim体系结构
2.5.3 CloudSim仿真流程与步骤
2.6 本章小结
第三章 多媒体云服务中任务调度和资源分配的优化
3.1 多媒体云服务框架设计与分析
3.1.1 多媒体云会议构成
3.1.2 多媒体云会议服务流程
3.1.3 多媒体云服务架构
3.2 多媒体云服务任务与资源
3.2.1 多媒体计算任务
3.2.2 任务的可调度性
3.2.3 资源动态配置
3.3 任务管理算法设计
3.3.1 任务管理的框架设计与分析
3.3.2 任务周期及执行流程
3.4 任务调度与资源分配算法
3.4.1 相关概念和定义
3.4.2 任务模型中的各项指标
3.4.3 算法实现
3.5 算法分析与优化
3.5.1 状态转移概率公式的改进
3.5.2 信息素更新的改进
3.5.3 基于媒体资源可扩展的蚁群调度算法
3.6 实验设计与仿真
3.6.1 实验设计
3.6.2 实验结果与分析
3.7 本章小结
第四章 基于QoS约束的虚拟机放置算法
4.1 引言
4.1.1 虚拟机放置与迁移
4.1.2 VMP问题的解决思路
4.1.3 多媒体云服务中VM管理模型
4.2 问题模型和描述
4.2.1 VMP的目标规划模型
4.2.2 多媒体云服务的QoS效用函数
4.2.3 资源相似性和相关系数
4.2.4 亲和度模型
4.3 基于相似性的成对VM放置算法
4.4 基于亲和度的VM放置算法
4.5 性能评估
4.5.1 实验设计
4.5.2 基于相似性的虚拟机放置算法实验分析
4.5.3 基于亲和度的虚拟机放置算法实验分析
4.6 本章小结
第五章 资源的自适应监控方法研究
5.1 云资源监控
5.1.1 多媒体云资源的监控需求分析
5.1.2 面临的问题和解决方案
5.2 监控数据的采集与传输
5.2.1 Pull和Push模式
5.2.2 混合模式
5.3 基于非等间距灰度预测的监控策略
5.3.1 灰度预测GM(1,1)模型
5.3.2 非等间距预测模型
5.3.3 动态更改轮询时间
5.3.4 Push和Pull模式智能切换
5.4 实验设计与分析
5.4.1 算法衡量指标
5.4.2 实验设计
5.4.3 实验结果及分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
附录 攻读硕士学位期间撰写的论文
致谢
本文编号：3847781
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