클라우드 플랫폼에서에서 가상 컴퓨터 배포의 중요 한 문제에 대 한 연구

클라우드 플랫폼에서에서 가상 컴퓨터 배포의 중요 한 문제에 대 한 연구

길 림 대학 동 더블 유

이 종이 현재 인기 있는 가상 컴퓨터 배포 전략 및 그 관련된 개선 방법 분석 하 고 클라우드 컴퓨팅 가상 컴퓨터 배포 메커니즘에 연구의 현재 연구 작업을 분석 합니다. 이,이 종이 연구에 따라 가상 컴퓨터 이미지의 사용자 지정 방법의 평가 기준과 연구 가상 컴퓨터 배포 메커니즘의 핵심 문제로 성능 에너지 소비 비율에 따라 가상 컴퓨터 배포 위치 선택 전략 디자인. 이 문서의 주요 기부는: (1) 사용자 지정 가상 컴퓨터 미러링 LFS (처음부터 리눅스)를 통해. 사용자가 사용자 지정 된 인터페이스를 제공 하기 위해 클라우드 공급자 서비스와 사용자를 자동으로 생성 된 가상 컴퓨터 이미지를 달성 하기 위해 해당 요구 사항 프로 파일을 생성 하 고 스크립트를 생성 하는 사용자의 필요에 따라 클라우드 플랫폼을 제공 하는 응용 프로그램에 동적으로 업데이트할 수 있습니다. 크게 미러링 LFS 사용자 지정 가상 컴퓨터 시스템 이미지의 크기를 줄여, 부팅 속도, 크게 증가 하 고 시스템 오버 헤드와 후속 배포 프로세스에 대 한 통신 오버 헤드를 감소 시킨다. (2) 위치 선택 전략 가상 컴퓨터에 배포 하는 과정을 공부 했다. 본이 논문에서는 분산된 병렬 유전자 알고리즘 제안 클라우드 플랫폼 DPGA (분산된 parallelgenetic 알고리즘의 배치에서에서 가상 컴퓨터 배포 위치 선택 전략을 구현 하 컴퓨터 배포 Cloudplatform에)입니다. 초기 인구 범위 속도 향상 솔루션 공간에서 느슨하게 초기 채우기를 선택 하 고 시스템 성능을 보장의 전제에서 에너지 소비를 최소화 하기 위해 적응형 크로스 오버와 DPGA 크로스 오버 방법 및 적응 돌연변이 율의 여러 포인트 돌연변이 방법 채택 된다, 유전자 알고리즘은 더 정확 하 고 더 나은 솔루션을 얻기 위해 2 단계에 사용 됩니다. DPGA에 의해 구현 하는 배포 전략 크게 다른 방법에 비해 성능이 에너지 소비를 향상 시킬 수 있습니다 이며 다른 방법 보다 더 안정적입니다. (3) 가상 컴퓨터 배포 메커니즘을 공부 했다. 이 문서는 사용자 지정 가상 컴퓨터 DCVM (사용자 지정된 가상 컴퓨터 배포)에 대 한 배포 메서드를 제공합니다. 오버 헤드 및 배포 프로세스의 통신 오버 헤드를 감소 근본적으로 이전 LFS 메서드에서 사용자 지정 된 미러링, 가상 컴퓨터 배포. DCVM 가상 컴퓨터 마이그레이션 동적 메커니즘에 몇 가지 방법의 장점을 결합, 전 복사 고 후 복사 알고리즘을 사용 하 고 멀티 캐스트 메커니즘을 통해 배포 하는 증분 압축 메커니즘을 결합 합니다. DCVM 크게 전체 배포 시간을 단축, 배포 중 데이터 전송의 양을 감소 시키고 클라우드 컴퓨팅 환경에서에서 가상 컴퓨터의 신속한 배포를 가능 하 게.

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