成本优化的虚拟资源分配管理技术研究

摘要

本文旨在研究为应用提供商提供成本优化的资源供给方案。随着云计算相关产业的蓬勃发展，其所带来的经济效益越发难以忽视。对一个云应用提供商来说，要提高经济效益很有效的一个方法就是进行成本优化。在一个典型的云计算资源租赁模式中，成本优化即是指尽量减少资源租赁的成本。然而，如果一味考虑减少租赁的资源，那么可能带来的一个问题就是应用性能的下降，以至于无法满足服务等级条约中的服务水平规定。另一方面，各个云提供商发布的多样化定价体系可以用来为应用提供商进一步优化资源租赁成本。为此，本文提出了一个从负载预测，到负载-虚拟资源映射，再到基于多样化定价的资源供给的完整流程框架，来为应用提供商达到成本优化的目的。
　　对于负载预测，本文研究了一些常用的模型和方法，发现针对不同特性的负载以及不同的预测需求，适用的模型也是不同的。因此本文为不同的预测模型设计了统一的预测接口，并且实现了一个ARIMA模型来进行负载预测。这样，对于没有特殊预测需求的用户，本文提供了默认的预测模型，减少了用户的负担；而对于有特殊预测需求的用户，可以方便地进行模型的替换修改。
　　本文设计了负载-资源映射模块解决了对不同大小的负载供给不同数量的资源的问题。为应用提供商优化成本的一个重要考量就是负载、资源和应用性能的关系。一般来说在负载一定时，资源数量和应用性能呈正相关，而资源一定时，负载大小和应用性能呈负相关。所以要根据负载的大小为应用供给不同数量的资源，这样可以在保证应用性能的前提下，避免资源浪费从而优化成本。负载-资源映射模块实现了查表修正法，根据负载大小进行相应的资源数量供给，并且在绝大多数时间段内保证了云应用性能满足QoS要求。
　　在确定了资源数量的基础上，要进一步达到成本优化的目的，就需要对各种资源实例的类型和租用方式进行分析。本文仔细研究了云提供商的定价体系，发现云提供商为了吸引用户发布了定价、租用时长各异的多种资源实例类型。为此，本文提出了基于多样化定价的成本优化算法，为云应用提供商提供了混合式资源供给方案，进一步优化了成本。
　　最后本文利用1998年世界杯网站的访问日志数据集作为负载，在CloudSim仿真平台上完成了框架有效性的验证。负载预测的结果显示，本文实现的预测模型的相对误差较小且在可接受范围内。负载-资源映射模块也保证了在供给资源时，应用的性能在绝大部分时间都能满足QoS要求。最后，通过对比资源供给模块给出的混合式资源供给方案和另外两种单一资源供给方案，证明了成本优化算法可以为云应用提供商大幅优化成本。至此，框架的有效性得到了完整的验证。

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第一章绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 研究内容和目标

1.4 论文组织结构

第二章国内外研究现状

2. 1 云应用的虚拟资源分配管理研究

2. 2 基于自学习的负载预测的研究

2. 3 负载-资源供给关系的研究

2. 4 基于多样化定价的成本节省型租赁方案研究

2. 5 本章小结

第三章资源管理分析

3. 1 服务等级约定

3. 2 云提供商定价

3. 3 成本优化的资源管理案例分析

3. 4 本章小结

第四章系统设计

4 .1 系统架构

4 .2 负载预测模块

4 .3 负载-资源映射模块

4 .4 资源供给模块

4 .5 完整流程

4 .6 本章小结

第五章系统实现

5 .1 负载预测模块

5 .2 负载-资源映射模块

5 .3 资源供给模块

5 .4 本章小结

第六章系统验证和实验结果分析

6 .1 实验设定

6.2实验结果分析

6 .3 本章小结

第七章总结与展望

7 .1 全文总结

7 .2 研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文目录

上海交通大学硕士学位论文答辩决议书

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