面向云数据中心的节能算法研究

发布时间：2017-05-11 12:04

  本文关键词：面向云数据中心的节能算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算是一种新兴的商业计算模型,计算任务被分布在由大量计算机构成的资源池上,用户能够按照其需求获取计算能力、存储空间和信息服务。互联网已经全面进入了云计算时代,IT产业的架构和运行方式将彻底改变,数据中心对提高资源利用率的迫切需求,促使人们寻求新的方式以建设下一代数据中心,传统数据中心将逐步被云计算数据中心所取代。面向云计算环境的数据中心,通过对大规模的资源进行整合,实现高效的计算和管理,以供应链的方式向用户提供基于基础设施和应用程序的服务。由于虚拟化技术等高新技术的支持,云数据中心的任务调度问题被重新定义,如何充分利用云计算技术的资源按需提供和弹性可扩展等优势,提高云数据中心的资源利用率,降低云数据中心的能量消耗,是当今云计算技术研究领域的主要热点问题之一。云数据中心的任务调度问题与云数据中心的运营成本和整体性能息息相关,由于云计算环境的任务类型和资源的多样性,云数据中心任务调度算法的设计是提升云数据中心性能的关键。因此,对于不同的应用场景设计适合的节能调度算法对于建设绿色云数据中心具有十分重要的意义。具体来讲,本文研究的主要内容和创新如下：首先,对云计算和云数据中心的概念进行了介绍,分析了传统数据中心的特点和云数据中心各自具备的特点。通过对影响云数据中心能耗的各项因素进行逐一分析,确定云数据中心能耗优化的主要对象为服务器的能耗,建立了服务器能耗数学模型。其次,针对云计算环境下的独立实时任务的节能调度问题进行研究。设计了一种基于松弛时间的任务调度算法,该算法由实时任务的分配、虚拟机资源的动态扩展以及虚拟机的动态整合三个部分组成,通过计算任务的松弛时间保证任务在截止期限内完成,保证任务的时效性,并提出了一种基于多阈值的虚拟机整合策略,以平衡系统负载并降低系统完成任务集合的能耗。再次,针对云计算环境下面向DAG工作流的调度问题展开研究。本文提出一种基于DVFS技术的节能调度算法,该算法主要分为两阶段执行,在算法的预调度阶段,通过计算任务优先级对任务的调度时间进行优化,在算法的节能调度阶段,通过将部分任务在截止期限内延迟执行,计算出任务所需要的频率,更充分地利用了处理器空闲时间段。最后,在CloudSim仿真平台上将本文提出的算法与其他调度算法进行实验对比,证明本文设计的两种节能算法能够在保证任务时效性的基础上,有效降低系统完成任务集合的总能量消耗。
【关键词】：云数据中心 实时任务 DAG工作流 截止期限 节能调度
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP308
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 论文的主要工作12
• 1.4 论文的组织结构12-14
• 第二章 云数据中心及节能技术概述14-23
• 2.1 云计算技术概述14-16
• 2.1.1 云计算的概念14-15
• 2.1.2 云计算的类型15
• 2.1.3 云计算的服务模式15-16
• 2.2 云数据中心概述16-19
• 2.2.1 数据中心的发展16-17
• 2.2.2 传统数据中心的特点17-18
• 2.2.3 云数据中心的特点18-19
• 2.3 云数据中心主要节能技术19-22
• 2.3.1 基于虚拟化的节能策略19-20
• 2.3.2 基于主机关闭/开启的节能策略20-21
• 2.3.3 基于DVFS技术的节能策略21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 云数据中心的能耗建模23-29
• 3.1 能耗建模的基本原则23
• 3.2 数据中心能量效率指标23-26
• 3.2.1 数据中心PUE值23-24
• 3.2.2 IT设备能效24-25
• 3.2.3 服务器负载能效25-26
• 3.3 数据中心能耗分析26-28
• 3.3.1 数据中心能耗来源26
• 3.3.2 服务器能耗模型26-28
• 3.4 本章小结28-29
• 第四章 面向实时任务的节能调度算法29-36
• 4.1 实时任务调度模型29-31
• 4.1.1 系统模型29-30
• 4.1.2 调度问题描述30-31
• 4.2 基于松弛时间的任务调度策略31-33
• 4.2.1 任务的松弛时间31
• 4.2.2 计算资源的扩展31-32
• 4.2.3 最小松弛时间调度算法32-33
• 4.3 多阈值虚拟机整合策略33-35
• 4.4 本章小结35-36
• 第五章 面向DAG工作流的节能调度算法36-43
• 5.1 DAG工作流调度系统模型36-37
• 5.1.1 节点模型36
• 5.1.2 任务模型36-37
• 5.2 DAG工作流节能算法设计37-42
• 5.2.1 HEFT算法38-39
• 5.2.2 基于DVFS技术的节能调度算法39-41
• 5.2.3 算法实例分析41-42
• 5.3 本章小结42-43
• 第六章 仿真实验及结果分析43-56
• 6.1 CloudSim介绍43-48
• 6.1.1 CloudSim的概述43
• 6.1.2 CloudSim体系结构43-46
• 6.1.3 CloudSim的仿真流程46-47
• 6.1.4 CloudSim的扩展47-48
• 6.2 M-MSLA算法仿真实验48-52
• 6.2.1 实验参数设置48-49
• 6.2.2 实验结果与分析49-52
• 6.3 DBES算法仿真实验52-55
• 6.3.1 实验参数设置52-53
• 6.3.2 实验结果与分析53-55
• 6.4 本章小结55-56
• 第七章 总结和展望56-58
• 7.1 总结56
• 7.2 存在的问题与不足56
• 7.3 展望56-58
• 参考文献58-62
• 致谢62-63
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文63-65

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