《面向異構雲計算中心IaaS服務的性能分析模型》是依託北京交通大學，由常曉林擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向異構雲計算中心IaaS服務的性能分析模型
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：常曉林
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
異構雲計算中心IaaS（Infrastructure as a Service）服務性能分析是IaaS雲服務供應商必須要解決的問題。理論建模是行之有效的性能分析方法，但傳統計算系統的模型成果沒有考慮雲計算中心規模龐大、參數多以及虛擬化等特徵；而現有雲服務模型成果或者對系統做了不切實際的假設，或者近似精確度較低，或者沒有進行理論分析(包括整體模型的遍歷性、算法收斂性等)。本項目旨在利用嵌入馬爾可夫鏈和層次建模等技術，解決現有雲服務模型成果存在的不足，建立能分析實際異構雲計算中心IaaS服務性能的高精度且高效的模型，以此為基礎來研究各種性能指標的計算方法，從而定量分析各種因素對雲服務性能以及雲中心成本的影響，促進異構雲計算中心資源分配體系的完善。
結題摘要
IaaS（基礎設施即服務）是一種基本雲服務，該服務通過構建虛擬機方式來管理和配置物理計算資源。隨著用戶對雲服務的需求越來越高，雲服務提供商需要在保障服務質量的情況下，降低各種運行和管理成本，爭取在搶占雲計算市場中取得先機。隨機分析模型是一種有效的性能分析工具。目前，研究者已經提出利用隨機模型來評估雲數據中心的性能，但很多研究都沒有考慮租戶請求的異構性和雲中心的異構性，例如租戶請求具有不同優先權和租戶請求資源的異構性質。因此現有研究成果不能客觀的描述雲數據中心的行為。本項目針對租戶請求的虛擬機服務時間服從一般分布、其他事件發生的間隔時間或持續時間都服從負指數分布、且存在異構物理機和異構租戶請求的大規模雲數據中心，通過構建能準確並高效分析其真實運作時IaaS服務性能的新型模型，來定量分析各種因素（包括系統參數、資源管理策略等）對IaaS服務性能以及雲數據中心成本的影響。性能指標包括租戶請求平均回響時間、租戶請求立即服務率、租戶請求平均等待服務時間和租戶請求拒絕率。本項目的主要成果如下：（1）建立單機單階段排隊系統IaaS服務性能分析的整體模型，並推導性能指標的計算公式；（2）建立批量請求且服務時間為一般分布的單機單階段排隊系統的IaaS服務性能分析的整體模型，並推導性能指標的計算公式；（3）建立單機多階段排隊系統IaaS服務性能分析的互動式模型，並推導性能指標的計算公式；（4）在以上兩個模型的基礎上，建立高精度的雲數據中心IaaS服務性能分析的互動式模型，並推導性能指標的計算公式。項目的研究成果可以擴展到其它雲服務的分析，帶動其它雲服務的發展；對促進異構雲數據中心資源分配體系的完善和建立面向大數據的高效雲平台有重要推動作用。本項目的項目人員在2016-2019年期間的研究成果已經發表在IEEE Transactions on Cloud Computing、Information Sciences、Reliability Engineering & System Safety、Future Generation Computer Systems和IEEE Internet of Things Journal等領域頂級國際期刊和重要國際會議，共23篇。
