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云环境下软件的自动配置模型与方法研究

作　者: 孙福泽
导　师: 吴卿
学　校: 杭州电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 云计算 PaaS 软件模型自动配置负载均衡
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 2次
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内容摘要

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，我们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，我们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，而我们注意到云平台本身提供了很好的分布式计算研究环境，因此我们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，我们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。GoogleApp 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。我们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。我们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，我们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，我们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。我们在这部分分析了已有的负载均衡算法，提出了一种适用于我们的模型的改进算法，依照该算饭，软件组件具备了自主扩展性。最后，通过Eucalyptus运行我们的仿真应用，验证了我们提出的云环境的通用的软件自动配置模型，并且验证了我们提出的负载均衡算法；通过CloudSim平台，对比了负载均衡算法，证明我们的算法在资源利用率方面更有优势。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-22
  1.1 研究背景和意义  10-17
    1.1.1 云计算  10-13
    1.1.2 平台即服务  13-16
    1.1.3 软件自动配置  16-17
  1.2 国内外研究现状  17-20
    1.2.1 云计算研究现状  17-18
    1.2.2 平台即服务研究现状  18-19
    1.2.3 软件自动配置研究现状  19-20
  1.3 本文主要研究工作  20
  1.4 论文组织结构  20-22
第二章相关理论与技术研究  22-30
  2.1 云计算相关技术  22-25
    2.1.1 网格计算、服务计算、普世计算  22-24
    2.1.2 虚拟化技术  24-25
  2.2 软件架构技术  25-28
    2.2.1 软件架构技术定义  25-26
    2.2.2 传统软件架构技术  26
    2.2.3 面向云计算的软件架构技术  26-28
  2.3 负载均衡  28-29
    2.3.1 服务方式  28
    2.3.2 负载均衡算法  28-29
  2.4 本章小结  29-30
第三章基于云计算的一种通用自动配置软件模型  30-38
  3.1 概述  30-31
  3.2 软件模型  31-35
    3.2.1 基础设施即服务  31-32
    3.2.2 软件模型  32-35
  3.3 自动配置模型  35-37
    3.3.1 生成  36
    3.3.2 发布  36
    3.3.3 实例化  36
    3.3.4 动态配置  36-37
    3.3.5 部署  37
  3.4 本章小结  37-38
第四章基于通用软件模型的新型负载均衡算法  38-45
  4.1 概述  38
  4.2 负载均衡及算法  38-40
    4.2.1 负载均衡概述  38-39
    4.2.2 负载均衡算法  39-40
  4.3 双层加强平均分配负载均衡  40-44
    4.3.1 负载控制器  41-42
    4.3.2 负载均衡器  42
    4.3.3 加强平均分配算法  42-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章仿真实验验证及结果  45-57
  5.1 实验环境  45-49
    5.1.1 Eucalyptus 云  45-47
    5.1.2 CloudSim 简介  47-49
  5.2 实验设计  49-53
    5.2.1 验证 GAICM  49-50
    5.2.2 验证负载均衡  50-53
    5.2.3 比对负载均衡算法  53
  5.3 实验结构及结论  53-56
    5.3.1 GAICM 可行性验证  53-55
    5.3.2 负载均衡验证  55
    5.3.3 负载均衡算法对比  55-56
  5.4 本章小结  56-57
第六章总结与展望  57-59
  6.1 总结  57
  6.2 展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-65
附录  65-66
详细摘要  66-69

云环境下软件的自动配置模型与方法研究

内容摘要

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