面向PaaS平台的资源动态调度研究

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景

1．1．1 云计算的服务模式

1．1．2 云计算的部署模型

1．2 国内外研究现状

1．3 课题研究的主要内容

1．4 本文组织结构

1．5 本章小结

第2章 Cloud Foundry架构与组件分析

2．1 Cloud Foundry的整体架构

2．2 Router组件

2．3 UAA组件

2．4 Cloud Controller组件

2．5 Health Manager组件

2．6 DEA与Warden组件

2．6．1 DEA的架构与设计

2．6．2 Warden的架构与设计

2．7 Service Broker组件

2．8 本章小结

第3章 云资源使用量预测模型及调度算法

3．1 ARIMA模型

3．1．1 ARIMA模型的特征演化

3．1．2 ARIMA模型建模过程

3．2 神经网络

3．2．1 神经网络的理论基础

3．2．2 BP网络和RBF网络

3．2．3 BP和RBF的选择

3．3 ARIMA与RBF的组合预测模型

3．3．1 ARIMA与RBF的组合模型

3．4 云资源动态调度算法设计

3．4．1 资源动态调度算法的应用场景

3．4．2 调度算法的具体设计

3．5 本章小结

第4章 支持资源调度的DEA设计与实现

4．1 Cloud Foundry的不足

4．2 新DEA组件的总体设计

4．3 新DEA组件的模块设计

4．3．1 监控模块

4．3．2 预测模块

4．3．3 资源动态调度模块

4．3．4 实例动态伸缩模块

4．3．5 应用定性模块

4．3．6 负载均衡梗映

4．4 本章小结

第5章 实验与结果分析

5．1 基于ARIMA与RBF组合模型的预测实验

5．1．1 数据集准备

5．1．2 实验设计

5．1．3 预测实验结果

5．2 新DEA的资源动态调度实验

5．2．1 资源调度实验一

5．2．2 资源调度实验二

5．2．3 资源调度实验三

5．3 新DEA的实例动态伸缩实验

5．3．1 测试应用的准备

5．3．2 实验结果

5．4 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 未来工作及展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢