云环境下软件的自动配置模型与方法研究

摘要

随着云计算技术的发展,越来越多的计算能力、存储能力等软件基础应用被迁移到云平台上。同时,越来越多的软件应用架设在云平台上,或者是依赖于云平台提供的服务支撑自身的计算。依赖于虚拟技术的成长,软件的运行环境可以不用再受限于特定的硬件环境,人们可以在各种终端上获得一致的软件体验。传统的软件架构设计需要考虑运行软件的硬件以及客户端环境,因受制于有限的硬件条件,往往没法对高扩展性进行尝试。当硬件条件得到提升时,传统软件往往需要进行整体重构才成合理的利用相应的硬件资源。通过云计算技术,可以抛开硬件的限制,在软件架构的设计上,更多的去考虑高可扩展性、提供可靠服务、提升软件体检。基于以上原因,希望提出一种云环境下的软件自动配置模型。云平台本身依赖于虚拟化技术和分布式计算技术,现有的研究大多数集中于这两个技术,而注意到云平台本身提供了很好的分布式计算研究环境,因此在云平台上尝试了分布式系统架构的研究。
　　本文首先在云环境下,定义了软件的一般模型。在这个模型上,提出了一种通用自动配置软件模型。通过这个模型,软件的设计可以不用过多的运行环境和运行时所需要的资源,专注于特定业务领域的实现,提供软件的质量。Google App Engine和Heroku当前主流的商用PaaS平台大多只是提供Web应用支持或是需要一定的运维支出,已有的PaaS平台不是我们所理想的模型。希望的模型是基于插件模式,通过扩展OVF将架构模型抽象,并且具有可扩展性。详细的描述了该模型下软件的整个生命周期,以及软件的自动配置策略。
　　其次,希望我们的模型具备负载均衡的能力,各个组件具备自动扩张的功能。在云环境下,硬件资源的虚拟化,使得运行环境可以通过一个预先写好的配置文件自动的建立完成。当软件中一个组件的计算需求加大时,一个理论上的机器或者多个机器无法承受用户的请求时,让一个组件自主的繁衍,成为提供统一功能的多个组件,并且通过一个中间组织者,合理的处理计算请求。在这部分分析了已有的负载均衡算法,提出了一种适用于模型的改进算法,依照该算饭,软件组件具备了自主扩展性。
　　最后,通过Eucalyptus运行仿真应用,验证了提出的云环境的通用的软件自动配置模型,并且验证了提出的负载均衡算法;通过CloudSim平台,对比了负载均衡算法,证明算法在资源利用率方面更有优势。

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第一章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究工作

1.4 论文组织结构

第二章 相关理论与技术研究

2.1 云计算相关技术

2.2 软件架构技术

2.3 负载均衡

2.4 本章小结

第三章 基于云计算的一种通用自动配置软件模型

3.1 概述

3.2软件模型

3.3 自动配置模型

3.4 本章小结

第四章 基于通用软件模型的新型负载均衡算法

4.1 概述

4.2 负载均衡及算法

4.3 双层加强平均分配负载均衡

4.4 本章小结

第五章 仿真实验验证及结果

5.1 实验环境

5.2 实验设计

5.3 实验结构及结论

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录: