导　　师： 李东

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： OpenStack是当前最为活跃的云计算开源项目之一,它提供了完整的基础设施即服务(IaaS)解决方案,可以搭建私有云平台向企业内部提供服务,也可以搭建公共云平台向外部提供云服务。OpenStack中的多个组件需要后端存储系统的支持,Glance组件负责存储镜像数据,Cinder组件负责存储云硬盘数据,Nova组件负责存储虚拟机数据。原生的OpenStack中Glance、Cinder、Nova的后端存储技术各不相同,OpenStack需要维护三个不同的后端存储来满足对象/块/文件等访问方式,这导致云平台系统维护成本高,组件之间交互性能较差,数据存储可靠性不高等问题。如何提供合适的存储系统,成为改善云平台性能的关键问题之一。随着云计算快速发展,越来越多的用户选择将应用服务部署在云平台中的虚拟机上。OpenStack虚拟机资源是预先分配的,当用户请求增多时,单一虚拟机将无法承受。目前,针对云平台中虚拟机的负载均衡研究不多,大多采用传统的动态负载均衡算法,整体效率不高。因此,如何结合OpenStack云平台的特点实现负载均衡,也是云平台亟需解决的问题之一。针对上述问题,本文研究并实现基于OpenStack云平台的Ceph统一存储技术和负载均衡技术,优化了系统的性能。首先,基于Ceph RBD构建OpenStack统一块存储系统。通过解决Glance镜像独立存储的问题,实现OpenStack镜像分层,优化软件部署,并为负载均衡提供支持。在此基础上,结合云平台的特点设计负载均衡策略,设计和实现了基于BP神经网络的负载预测算法和支持在线学习的执行方案。最后,通过对比实验验证了技术可行性,实验结论证明运用本文方法使得改进后云平台的性能得到较大提高。更多还原

关 键 词： 负载均衡 统一存储 镜像分层 神经网络

领　　域： []