利用 Cache 改善雲端虛擬機器啟動之研究｜國立中央大學博碩士論文系統

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研究生：	呂美靜 Mei-Jing Lyu
論文名稱：	利用 Cache 改善雲端虛擬機器啟動之研究 Using Cache for Efficient Virtual MachineDeployment on Cloud Environments
指導教授：	王尉任 Wei-jen Wang
口試委員:
學位類別：	碩士 Master
系所名稱：	資訊電機學院 - 資訊工程學系在職專班 Executive Master of Computer Science & Information Engineering
畢業學年度：	100
語文別：	中文
論文頁數：	96
中文關鍵詞：	IaaS 、雲端運算、緩存策略、資料中心、資料傳輸瓶頸
外文關鍵詞：	data center, Infrastructure-as-a-service, data transfer bottleneck, cloud computing, caching strategy
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由於高速的網際網路發展及普遍化與硬體效能和行動裝置的快
速運算需求提升下，網際網路成為未來資訊產業的主流，而雲端運算
的想法也因此順應而生，近年來更是各大企業與學術界關注的焦點。
在一個傳統的雲端資料中心，所有的資料都存儲在一個集中式的檔案
系統，如存儲區域網絡（SAN）檔案系統，並在許多電腦集群(computer
clusters)組成一個大的計算池執行計算任務。每當使用者請求計算
資源，從集中式檔案系統獲得所需的虛擬機圖像（VM image）,然後
在計算池裡初始化虛擬機。當請求量多的時候，在此過程中可能產生
效能瓶頸，導致整個資料中心的效能降低，因此使用 Cache 的方法就
變得很重要。在這篇論文中，我們提出一些以統計資料或實驗參數來
訂定的 Cache 的解決策略，並設計了不同的虛擬機請求的情境，利用
cloudsim 雲模擬器去評估在不同情況下不同的 Cache 策略的效能如
何。最後找到一個最佳的 Cache 策略與容量，來達到減緩效能瓶頸與
提升整個資料中心的效能，並節省企業在 Cache 容量的花費成本。

The Internet has become the foundation of the information
technology industry, and realized the cloud computing paradigm that
provides computing power to users in a pay-as-you-go manner. In a
typical cloud data center, all data are stored in a centralized file system
such as a storage-area-network (SAN) file system, and computation tasks
are executed in a large computing pool consisting of many computer
clusters. Whenever a user requests for a computation resource, the
management system of the data center should obtain the desired virtual
machine (VM) image from the centralized file system and then instantiate
the VM on the computing pool for the user. This procedure results in a
possible performance bottleneck, and may cause performance degradation
of the whole data center. In this paper, we have investigated several
caching strategies to see if they can alleviate the data transfer bottleneck
between the centralized file system and the computing pool in a data
center. We have designed different VM requests scenarios, and used a
cloud simulator, cloudsim, to evaluate the performance of different
caching strategies under different scenarios. Finally, we pointed out the
better caching strategy that can be incorporated in the design of a large
data center.

摘要 ii
第一章緒論 1
1-1 研究動機  1
1-2 研究目標  2
1-3 貢獻  3
1-4 研究策略 3
1-5 論文章節安排  3
第二章背景  5
2-1 雲端運算  5
2-2 cloudsim 簡介  6
2-3 存儲區域網路(SAN)介紹  7
2-4 傳統集中ＳＡＮ環境  8
2-4-1 傳統集中ＳＡＮ環境圖  8
2-4-2 傳統集中ＳＡＮ環境(運作方法） 9
2-5 Cache 加上 SAN 環境  10
2-5-1 Cache 加上 SAN 環境圖  10
2-5-2 Cache 加上 SAN 環境(運作方法） 11
第三章 Cache 策略 12
3-1 以 Count 為導向來訂定策略 12
3-1-1 使用次數  12
3-1-2 使用次數、使用者喜好  13
3-1-3 VM 使用的時間短  15
3-1-4 常使用的使用者 VM 16
3-1-5 常使用的 IP 的 VM  17
3-2 以 VM 檔案大小為導向來訂定策略  19
3-2-1 VM 檔案大  19
3-2-2 VM 檔案小  20
3-3 以 VM 使用的時間與檔案大小為導向來訂定策略  21
3-3-1 VM 使用的時間短與檔案小  21
3-3-2 VM 使用的時間短與檔案大  22
3-3-3 VM 使用的時間長與檔案小  24
3-3-4 VM 使用的時間長與檔案大 25
第四章模擬與討論  27
4-1 系統類別關係圖  27
4-2 系統循序圖  29
4-2-1 在 Cache 找不到的情況下的循序圖 29
4-2-2 在 Cache 找到的情況下的循序圖  30
4-3 實驗系統架構圖  31
4-4 VM image 花費傳輸時間計算  32
4-5 模擬器參數設定  33
4-6 問題探討情境說明  35
4-6-1 多大 Cache 大小的容量  35
4-6-1-1 情境一：壅塞狀況 35
4-6-1-2 情境二：平常狀況 35
4-6-2 以 VM image 最大的檔案大小為 Cache 容量大小 36
4-6-2-1 情境一：壅塞狀況  36
4-6-2-2 情境二：平常狀況  37
4-6-2-3 情境三：稀疏狀況 38
4-6-2-4 情境四：尖峰慢慢離峰狀況  39
4-7 實驗結果討論  40
4-7-1 多大 Cache 大小的容量  40
4-7-1-1 VM 檔案大小(VM 檔案大）評估  40
4-7-1-2 VM 檔案大小(VM 檔案小）評估  41
4-7-1-3 Cache 評估  42
4-7-1-4 Count(使用次數)評估 43
4-7-1-5 Count(使用次數、使用者喜好)評估 44
4-7-1-6 Count(VM 使用時間短）評估 45
4-7-1-7 Count(常使用的 IP 的 VM)評估  46
4-7-1-8 Count(常使用的使用者 VM）評估  47
4-7-1-9 多大 Cache 大小的容量結論  48
4-7-2 以 VM image 最大的檔案大小為 Cache 容量大小  48
4-7-2-1 情境一：壅塞狀況  49
4-7-2-1-1 傳統、Cache、Count(使用次數)與 Count（使用次數、使用者
喜好）比較  49
4-7-2-1-2 Count (使用次數、使用者喜好)、Count (VM 使用的時間短)、
Count (常使用的使用者 VM)、Count (常使用的 IP 的 VM)比較  51
4-7-2-1-3 VM 檔案大小(VM 檔案大)、Count (常使用的使用者 VM) 、VM
使用的時間與檔案大小( VM 使用的時間長與檔案小) 、VM 檔案大小(VM
檔案小)比較  53
4-7-2-1-4 VM 使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間長與檔案大、VM 使
用的時間短與檔案大、VM 使用的時間長與檔案小、VM 使用的時間短與檔
案小)比較  55
4-7-2-1-5 壅塞狀況結論  57
4-7-2-2 情境二：平常狀況  57
4-7-2-2-1 傳統、Cache、Count(使用次數)、VM 檔案大小(VM 檔案小)比
較  57
4-7-2-2-2 Count (常使用的使用者 VM)、VM 檔案大小(VM 檔案小) 、Count (常使用的 IP 的 VM) 、Count (使用次數、使用者喜好)比較  59
4-7-2-2-3 VM 檔案大小(VM 檔案大)、VM 檔案大小(VM 檔案小)、Count (VM使用的時間短)、VM 使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間短與檔案小)
比較 61
4-7-2-2-4 VM 使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間長與檔案大、VM 使
用的時間短與檔案大、VM 使用的時間長與檔案小、VM 使用的時間短與檔
案小)比較  63
4-7-2-2-5 平常狀況結論  65
4-7-2-3 情境三：稀疏狀況  65
4-7-2-3-1 傳統、Cache、Count(使用次數) 、Count (使用次數、使用者
喜好)比較  65
4-7-2-3-2 Count (VM 使用的時間短)、Count (常使用的使用者 VM)、Count (常使用的 IP 的 VM) 、Count (使用次數、使用者喜好)比較  67
4-7-2-3-3 VM 檔案大小(VM 檔案大)、Count (常使用的使用者 VM) 、VM
使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間長與檔案小) 、VM 檔案大小(VM 檔
案小)比較  69
4-7-2-3-4 VM 使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間長與檔案大、VM 使
用的時間短與檔案大、VM 使用的時間長與檔案小、VM 使用的時間短與檔
案小)比較  71
4-7-2-3-5 稀疏狀況結論  73
4-7-2-4 情境四：尖峰慢慢離峰狀況 73
4-7-2-4-1 傳統、Cache、Count(使用次數) 、Count (使用次數、使用者
喜好)比較  73
4-7-2-4-2 Count (VM 使用的時間短)、Count (常使用的使用者 VM)、Count(常使用的 IP 的 VM)、Count (使用次數、使用者喜好)比較 75
4-7-2-4-3 VM 檔案大小(VM 檔案大)、Count(常使用的使用者 VM) 、VM
使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間長與檔案小) 、VM 檔案大小(VM 檔
案小)比較  77
4-7-2-4-4 VM 使用的時間與檔案大小(VM 使用的時間長與檔案大、VM 使
用的時間短與檔案大、VM 使用的時間長與檔案小、VM 使用的時間短與檔
案小比較  79
4-7-2-4-5 尖峰慢慢離峰狀況結論 81
第五章結論與未來展望 81
參考文獻  81

                                

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