基于云计算的数字实验平台的研究与实现

来源 :江苏科技大学 | 被引量 : 8次 | 上传用户:luoxing1984
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随着信息技术的发展和传统实验系统的升级,提高实验平台的利用率和增强服务能力的成为业界研究的热点。云计算(CloudComputing)为实验平台提供了有力的支撑,然而如何有效的利用云计算技术,构建具有交互能力、资源利用率高、规范化的开放性数字实验平台仍然面临技术性的挑战。本文围绕数字实验平台下用户实验环境需求任务和实验资源的特点展开了以下研究:1.研究了数字实验平台的现状和发展需求,分析了数字实验平台与云计算结合的必要性;研究了数字实验平台的支撑技术——云计算的原理、一般体系架构、实现机制、任务分割和资源调度以及行业领先者VMware的云计算,分析了数字实验平台和云计算结合的可行性。2.针对数字实验平台的具体需求,设计了基于云计算的数字实验平台(DigitalExperimental Platform Basedon Cloud Computing,DEP2C)三层架构模型,由资源层、平台层和应用服务层组成,该架构下,以平台层为核心,实现资源和用户的衔接,提供用户所需的服务;深入研究DEP2C中任务分割、资源划分、资源调度关键技术,提出了任务分割模型和资源划分模型,并对分割后的任务进行优先级编码、划分后的资源进行功能等级编码,给出了资源调度策略,实现任务和资源的有效匹配。3.详细设计了DEP2C,并引入任务分割、资源划分以及资源调度策略来实现资源的规范化管理,以及三层协同资源调度机制,由资源调度器、负载均衡器、综合调度器协同实现资源的调度;利用VMware云计算技术,设计并实现了DEP2C的原型系统,采用ESX4.1实现服务器虚拟化,OSN实现FC和IP存储虚拟化,形成资源池,由vCenter统一管理,划分成若干能完成不同实验任务的虚拟机,为用户提供实验环境应用服务。最后,本文实现了云模式下的开放性数字实验平台,并在DEP2C原型系统基础上实现了两种用户需求实验环境;再者,以渲染应用为例,对渲染任务进行分割和资源分配,通过资源调度性能测试,验证了资源调度策略的有效性。本文对云计算应用进行了初期的尝试,为DEP2C的应用推广奠定了基础。
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