基于Hadoop的物联网平台与资源调度的研究
这是一篇关于物联网平台,微服务,Hadoop,资源调度,CloudSim的论文, 主要内容为物联网错综复杂的应用场景和多源异构设备接入给传统物联网平台带来一系列的信息处理和资源调度问题,具体表现为大量数据流量的存储难,计算性能不足,多源异构数据难融合,扩展复用性差,以及服务器资源调度算法优化效果不佳。因此,迫切需要合理整合物联网平台的计算资源并合理调度具体任务来提升平台的性能。针对以上问题,本文在多源异构数据解析、平台复用扩展性和资源调度方面进行了研究,并搭建了具有高并发性能,且具备大量异构协议数据处理能力的物联网平台,且设计开发了复用性优、移植性高、扩展性强的微服务模块,并提出了一种物联网资源调度的优化方案。本文的研究工作主要有三个方面:(1)针对传统物联网平台扩展性、移植性、复用性不强的问题,在“边+云”的物联网架构基础上,设计开发了一套面向微服务的Hadoop物联网平台。本文设计开发了多个微服务模块,主要有用户管理、设备管理、设备接入与多源异构协议解析等模块,来提高物联网平台的兼容性。将“智能管线监测系统”和“智能物联负压隔离转运仓”两个物联网项目成功的接入平台,并进行了测试,成功验证了微服务模块的扩展性、移植性、复用性。与传统物联网平台相比,响应时间缩短为原来的42%,吞吐量是原来的1.6倍。(2)针对物联网平台服务器应对物联网多源异构数据的解析的问题,本文设计开发了面向多源异构协议的微服务模块,平台能够兼容多种物联网通信协议,能实现HTTP、MQTT、CoAP和自定义四种协议融合转换,并通过测试结果证明平台具有兼容多种异构协议数据的能力。(3)针对物联网平台的计算资源与庞大的任务之间的调度问题,建立了物联网系统中资源调度的物理和数学模型,并对基于粒子群算法进行了改进。本文提出了以减少任务的完成时间为优化目标,将粒子群算法迭代更新公式改为具有惯性权重和收缩因子的改进算法。仿真结果表明,在500任务量情况下,本文改进后的算法相比于RR调度算法执行时间缩短为原来的75%,同时与其他三种粒子群算法相比,改进后算法的执行时间更短及收敛效果更好。本文开发的面向微服务的Hadoop物联网平台具有可用性、扩展性强、并发性高的特点,平台能够应对大量异构协议数据的解析,存储和计算。另一方面,本文所提出的资源调度方法可以进一步优化平台执行效率。
跨域实验云平台系统设计与资源分配策略研究
这是一篇关于云计算,云计算平台,资源分配,组合双向拍卖,CloudSim的论文, 主要内容为云计算因其高计算能力、低服务成本、高可扩展性、可访问性和可用性的优势,已经成为许多应用程序的首选。在云计算环境中,不同用户可以访问具有不同特征的异构资源,这些资源通常在地理上处于不同的区域,另外,在真实的云计算业务场景中,为了容灾等目的,大多企业的业务都部署在多云或多域环境中。因此,云计算中的跨域资源分配成为了实现云计算多域协同工作的主要挑战。与此同时,云计算的市场规模不断扩张,其经济因素不可忽视,在云计算市场中进行资源分配时,不仅要考虑多种资源的有效分配,更要考虑到交易各方的经济效益。为了探索基于经济学背景的资源分配算法在实际系统中处理跨域多资源分配的有效性,本文设计了一个多域部署的实验云计算平台系统,并在此之上设计了一种基于组合双向拍卖的跨域资源分配策略,该策略能增加整体效用,避免恶意竞拍,最后,在实际环境中部署了该系统,并验证了设计的资源分配策略,具有一定的现实意义。本文的主要工作如下:(1)设计并实现了一个虚拟化实验云平台系统,该系统可以集中管理如交换机、虚拟机等实验网络设备,支持图形化界面搭建实验拓扑并以虚拟机形式部署到物理设备,供用户远程登录到虚拟机进行实验。(2)基于上述实验云平台系统,在多地部署容灾的思想指导下,设计了一种基于集中控制模式的实验平台跨域服务架构,以实现系统多地域部署并支持域间协同实验。其大致框架可描述为:设置一个总控云平台系统控制多套单域实验云平台系统,总控云平台可以整合各域的资源情况,协商单域发起的跨域资源请求任务,调配其余空余各域资源,完成跨域资源分配。(3)综合云平台跨域业务的多资源属性,多域参与等特点,并结合已有的经典拍卖模型的特性,设计了一种基于组合双向拍卖的策略来帮助总控云平台完成跨域资源分配业务,以达到优化系统经济效益,提高资源利用率的目的。另外,设计了一个数据转接模块,其功能是可以将云平台待分配的资源数据导入仿真平台按设计的算法进行资源分配,之后将分配结果导出至云平台使用。(4)在CloudSim云计算仿真平台中实现了设计的资源分配策略,并和其他资源分配算法进行了对比实验,结果显示,设计的资源分配策略在用户效用,资源分配率和激励相容性上都具有一定优势。最后,对数据转接模块的功能进行了验证。
基于Hadoop的物联网平台与资源调度的研究
这是一篇关于物联网平台,微服务,Hadoop,资源调度,CloudSim的论文, 主要内容为物联网错综复杂的应用场景和多源异构设备接入给传统物联网平台带来一系列的信息处理和资源调度问题,具体表现为大量数据流量的存储难,计算性能不足,多源异构数据难融合,扩展复用性差,以及服务器资源调度算法优化效果不佳。因此,迫切需要合理整合物联网平台的计算资源并合理调度具体任务来提升平台的性能。针对以上问题,本文在多源异构数据解析、平台复用扩展性和资源调度方面进行了研究,并搭建了具有高并发性能,且具备大量异构协议数据处理能力的物联网平台,且设计开发了复用性优、移植性高、扩展性强的微服务模块,并提出了一种物联网资源调度的优化方案。本文的研究工作主要有三个方面:(1)针对传统物联网平台扩展性、移植性、复用性不强的问题,在“边+云”的物联网架构基础上,设计开发了一套面向微服务的Hadoop物联网平台。本文设计开发了多个微服务模块,主要有用户管理、设备管理、设备接入与多源异构协议解析等模块,来提高物联网平台的兼容性。将“智能管线监测系统”和“智能物联负压隔离转运仓”两个物联网项目成功的接入平台,并进行了测试,成功验证了微服务模块的扩展性、移植性、复用性。与传统物联网平台相比,响应时间缩短为原来的42%,吞吐量是原来的1.6倍。(2)针对物联网平台服务器应对物联网多源异构数据的解析的问题,本文设计开发了面向多源异构协议的微服务模块,平台能够兼容多种物联网通信协议,能实现HTTP、MQTT、CoAP和自定义四种协议融合转换,并通过测试结果证明平台具有兼容多种异构协议数据的能力。(3)针对物联网平台的计算资源与庞大的任务之间的调度问题,建立了物联网系统中资源调度的物理和数学模型,并对基于粒子群算法进行了改进。本文提出了以减少任务的完成时间为优化目标,将粒子群算法迭代更新公式改为具有惯性权重和收缩因子的改进算法。仿真结果表明,在500任务量情况下,本文改进后的算法相比于RR调度算法执行时间缩短为原来的75%,同时与其他三种粒子群算法相比,改进后算法的执行时间更短及收敛效果更好。本文开发的面向微服务的Hadoop物联网平台具有可用性、扩展性强、并发性高的特点,平台能够应对大量异构协议数据的解析,存储和计算。另一方面,本文所提出的资源调度方法可以进一步优化平台执行效率。
基于Hadoop的物联网平台与资源调度的研究
这是一篇关于物联网平台,微服务,Hadoop,资源调度,CloudSim的论文, 主要内容为物联网错综复杂的应用场景和多源异构设备接入给传统物联网平台带来一系列的信息处理和资源调度问题,具体表现为大量数据流量的存储难,计算性能不足,多源异构数据难融合,扩展复用性差,以及服务器资源调度算法优化效果不佳。因此,迫切需要合理整合物联网平台的计算资源并合理调度具体任务来提升平台的性能。针对以上问题,本文在多源异构数据解析、平台复用扩展性和资源调度方面进行了研究,并搭建了具有高并发性能,且具备大量异构协议数据处理能力的物联网平台,且设计开发了复用性优、移植性高、扩展性强的微服务模块,并提出了一种物联网资源调度的优化方案。本文的研究工作主要有三个方面:(1)针对传统物联网平台扩展性、移植性、复用性不强的问题,在“边+云”的物联网架构基础上,设计开发了一套面向微服务的Hadoop物联网平台。本文设计开发了多个微服务模块,主要有用户管理、设备管理、设备接入与多源异构协议解析等模块,来提高物联网平台的兼容性。将“智能管线监测系统”和“智能物联负压隔离转运仓”两个物联网项目成功的接入平台,并进行了测试,成功验证了微服务模块的扩展性、移植性、复用性。与传统物联网平台相比,响应时间缩短为原来的42%,吞吐量是原来的1.6倍。(2)针对物联网平台服务器应对物联网多源异构数据的解析的问题,本文设计开发了面向多源异构协议的微服务模块,平台能够兼容多种物联网通信协议,能实现HTTP、MQTT、CoAP和自定义四种协议融合转换,并通过测试结果证明平台具有兼容多种异构协议数据的能力。(3)针对物联网平台的计算资源与庞大的任务之间的调度问题,建立了物联网系统中资源调度的物理和数学模型,并对基于粒子群算法进行了改进。本文提出了以减少任务的完成时间为优化目标,将粒子群算法迭代更新公式改为具有惯性权重和收缩因子的改进算法。仿真结果表明,在500任务量情况下,本文改进后的算法相比于RR调度算法执行时间缩短为原来的75%,同时与其他三种粒子群算法相比,改进后算法的执行时间更短及收敛效果更好。本文开发的面向微服务的Hadoop物联网平台具有可用性、扩展性强、并发性高的特点,平台能够应对大量异构协议数据的解析,存储和计算。另一方面,本文所提出的资源调度方法可以进一步优化平台执行效率。
跨域实验云平台系统设计与资源分配策略研究
这是一篇关于云计算,云计算平台,资源分配,组合双向拍卖,CloudSim的论文, 主要内容为云计算因其高计算能力、低服务成本、高可扩展性、可访问性和可用性的优势,已经成为许多应用程序的首选。在云计算环境中,不同用户可以访问具有不同特征的异构资源,这些资源通常在地理上处于不同的区域,另外,在真实的云计算业务场景中,为了容灾等目的,大多企业的业务都部署在多云或多域环境中。因此,云计算中的跨域资源分配成为了实现云计算多域协同工作的主要挑战。与此同时,云计算的市场规模不断扩张,其经济因素不可忽视,在云计算市场中进行资源分配时,不仅要考虑多种资源的有效分配,更要考虑到交易各方的经济效益。为了探索基于经济学背景的资源分配算法在实际系统中处理跨域多资源分配的有效性,本文设计了一个多域部署的实验云计算平台系统,并在此之上设计了一种基于组合双向拍卖的跨域资源分配策略,该策略能增加整体效用,避免恶意竞拍,最后,在实际环境中部署了该系统,并验证了设计的资源分配策略,具有一定的现实意义。本文的主要工作如下:(1)设计并实现了一个虚拟化实验云平台系统,该系统可以集中管理如交换机、虚拟机等实验网络设备,支持图形化界面搭建实验拓扑并以虚拟机形式部署到物理设备,供用户远程登录到虚拟机进行实验。(2)基于上述实验云平台系统,在多地部署容灾的思想指导下,设计了一种基于集中控制模式的实验平台跨域服务架构,以实现系统多地域部署并支持域间协同实验。其大致框架可描述为:设置一个总控云平台系统控制多套单域实验云平台系统,总控云平台可以整合各域的资源情况,协商单域发起的跨域资源请求任务,调配其余空余各域资源,完成跨域资源分配。(3)综合云平台跨域业务的多资源属性,多域参与等特点,并结合已有的经典拍卖模型的特性,设计了一种基于组合双向拍卖的策略来帮助总控云平台完成跨域资源分配业务,以达到优化系统经济效益,提高资源利用率的目的。另外,设计了一个数据转接模块,其功能是可以将云平台待分配的资源数据导入仿真平台按设计的算法进行资源分配,之后将分配结果导出至云平台使用。(4)在CloudSim云计算仿真平台中实现了设计的资源分配策略,并和其他资源分配算法进行了对比实验,结果显示,设计的资源分配策略在用户效用,资源分配率和激励相容性上都具有一定优势。最后,对数据转接模块的功能进行了验证。
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