云环境下基于负载预测的虚拟机迁移机制研究

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1、原创性说明本人声明所提交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文题目：云环境下基于负载预测的虚拟机迁移机制研究学位论文作者签名：日期：年月日作者指导教师签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权信息工程大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档，允许

2、论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密学位论文在解密后适用本授权书。）学位论文题目：云环境下基于负载预测的虚拟机迁移机制研究学位论文作者签名：日期：年月日作者指导教师签名：日期：年月日摘要云计算作为一种新型计算模式，将计算、存储、服务等资源迁移到云端，通过对这些资源进行集中、灵活的配置和管理，提高资源利用率、服务可靠性和系统灵活性。云计算系统呈现出高可靠性、高容错性、动态可扩展性、按需服务等特点，受到学术界和IT界的广泛关注。虚拟化技术是云计算的基础支撑技术，而虚拟机迁移技术是实现云资源灵活配置

3、、管理的关键技术之一。其中，虚拟机迁移的时机和目标节点的选择是虚拟机迁移技术解决的两个核心问题，该两个问题的解决决定着虚拟机迁移的性能，并进一步直接影响云计算系统整体的性能表现。在虚拟机迁移时机选择方面，目前主要采用被动响应的迁移策略，存在滞后性和性能开销大等不足。事实上，云计算系统可以看作典型的社会-技术系统（Socio-TechnicalSystem,STC），即信息系统不再是单纯的技术系统，而是与人类社会系统交融在一起。因此，本文认为虚拟机的迁移策略不仅要从技术角度考虑当前计算机的负载，还有必要考虑人类社会行为的规律性，并根据此规律性对计算机负载进行预测，实现虚拟机的主动迁移，从而

4、降低虚拟机迁移对服务性能的影响。在目标节点选择方面，目前虚拟机迁移策略主要采用随机选择空闲资源剩余少的节点进行迁移，在批量迁移过程中存在性能不高的问题。本文将虚拟机批量迁移过程中目标节点选择的问题看作是组合优化的问题，并基于智能算法对其进行研究。论文的主要工作包括如下几个方面。1.针对人类社会行为呈现出的趋势性、季节性、随机性等特征，以及任务请求达到峰值时对系统性能造成的影响，提出了面向周期性任务请求的LF-HW（LordForcast-HoltWinters,LF-HW）服务器热点检测模型。LF-HW模型首先基于Holt-Winters三次指数平滑预测模型对云计算环境下的任务请求量进行

5、预测，然后根据设计的策略对预测出的任务请求量做出响应，即判断是否需要进行虚拟机预迁移，如果需要进行虚拟机预迁移还需要求解迁移虚拟机的数量、迁移的位置和时间等信息。最后，通过扩展和编译云计算仿真平台CloudSim，对LF-HW模型进行仿真实验，验证LF-HW热点检测模型的有效性及其负载均衡能力。2.针对在虚拟机批量迁移过程中，传统随机选择空闲资源剩余少节点的迁移策略存在性能不高和无法实现组合最优化的问题，设计了基于改进粒子群优化算法的虚拟机迁移选择策略。选择策略通过定义匹配距离定量虚拟机和服务器的剩余性能适应度，以及服务器剩余性能规避列表，避免虚拟机所占用的资源超过服务器资源上限，并达到

6、组合优化的目标。通过仿真实验，验证改进后的粒子群优化算法在解决批量选择节点进行迁移的问题上有较好的寻优能力。3.对云管理系统Opennebula进行扩展和修改，实现了面向周期性任务请求的服务器第I页4.热点检测模型和基于改进粒子群优化算法的选择策略，并通过设置不同的实验场景，验证了本文提出的方法在总迁移时间、响应时间和传输数据量方面都优于原系统，证明了本文所提出的虚拟机迁移机制在云计算环境下可有效提高虚拟机迁移的性能，并具有良好的负载均衡能力。关键词：云计算，虚拟化，虚拟机迁移，迁移策略，热点检测，LF-HW模型，Holt-Winters模型，选择策略。第II页AbstractThecu

7、rrentcloudcomputingindustryisdevelopingrapidlywithmoreandmoreuserschoosingtomovetheiroperationsystemtothecloudcomputingsystem,whichcouldsavealargesumonbasicinstallmentexpendituresaswellasavoidtheoneroussystemdesignandm