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基于威布尔分布的云计算能耗优化模型研究

发布时间:2018-06-14 09:07

  本文选题:云计算 + 能耗 ; 参考:《计算机工程与应用》2017年15期


【摘要】:针对云计算环境中复杂的虚拟机正常运行状态,提出将虚拟机运行看成由硬软件串联的可修复系统,用威布尔分布描述虚拟机硬软件正常运行的方法来建模缓解云计算高能耗问题。运用半马尔科夫过程刻画虚拟机运行过程、Laplace-Stielties变换简化数值计算、Bayesian定理去除限制条件,构建处理器利用率与能耗、性能的关系模型。再结合可修复系统寿命分布理论,调整虚拟机正常运行的威布尔分布函数,得到不同形状参数下处理器运行能耗以及给定任务完成时间,最终分析形状参数、处理器利用率与能耗-性能隐含关系并给出有效降低处理器运行能耗的合理化建议。数值分析表明:增大形状参数比提高利用率更显著降低处理器运行能耗;优化虚拟机配置使得形状参数变大,可以明显降低处理器运行能耗,同时避免云系统性能过度损耗。
[Abstract]:Aiming at the normal running state of complex virtual machines in cloud computing environment, it is proposed that the virtual machine run as a repairable system in series of hardware and software. Using Weibull distribution to describe the normal operation of virtual machine hardware and software to model and alleviate the problem of high energy consumption in cloud computing. The semi-Markov process is used to describe the running process of virtual machine and the Laplace-Stielties transform is used to simplify the numerical calculation. The Bayesian theorem is used to remove the constraints and the model of the relationship between processor utilization and energy consumption and performance is constructed. Combined with the theory of life distribution of repairable system, the Weibull distribution function of virtual machine is adjusted to get the running energy consumption of processor and the completion time of given task under different shape parameters. Finally, the shape parameters are analyzed. The relationship between processor utilization and energy consumption-performance is implied and some reasonable suggestions for reducing processor running energy consumption are given. Numerical analysis shows that increasing the shape parameter can significantly reduce the running energy consumption of the processor than increasing the utilization ratio, and optimizing the configuration of the virtual machine will make the shape parameter larger, which can obviously reduce the running energy consumption of the processor and avoid the excessive loss of the performance of the cloud system.
【作者单位】: 昆明理工大学质量发展研究院;冶金节能减排教育部工程研究中心;
【基金】:国家自然科学基金(No.51406071,No.51666006)
【分类号】:TP302

【参考文献】

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1 罗亮;吴文峻;张飞;;面向云计算数据中心的能耗建模方法[J];软件学报;2014年07期

2 林伟伟;刘波;朱良昌;齐德昱;;基于CSP的能耗高效云计算资源调度模型与算法[J];通信学报;2013年12期

3 周伟;蒋平;刘亚杰;郭波;;考虑需求相关的可修复系统备件配置模型[J];国防科技大学学报;2012年03期

4 谭一鸣;曾国荪;王伟;;随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法[J];软件学报;2012年02期

5 张立斌;苏建;陈熔;贾亚洲;;基于虚拟仪器及分布模型的预维修技术研究[J];计算机集成制造系统;2006年07期

【共引文献】

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1 王超;;云计算数据中心可扩展服务器的能耗管理与优化[J];现代电子技术;2017年13期

2 戴炳荣;李超;旷志光;宋俊典;;基于多策略的私有云资源弹性调度方法[J];计算机应用;2017年S1期

3 谢群;李静力;;基于自适应编码的数据中心加速传输[J];计算机与数字工程;2017年05期

4 李小贞;;构建SaaS模式基层事业单位的电子政务服务云平台[J];通讯世界;2017年09期

5 赵小刚;陈刚;熊曾刚;;温度感知的高能效数据中心负载聚合算法[J];武汉大学学报(理学版);2017年03期

6 吴香兰;;云计算安全问题研究综述[J];信息与电脑(理论版);2017年09期

7 尹亚晶;;基于数据挖掘的体育评价决策支持系统开发与研究[J];现代电子技术;2017年09期

8 董世彪;;数据挖掘技术在少年健康体育行为应用中的研究[J];现代电子技术;2017年09期

9 沈强;杨健;王家亮;;民航云计算环境下的SLA保证策略研究[J];计算机技术与发展;2017年06期

10 李明玉;徐妮静;;高校私有云架构的探索和研究[J];福建电脑;2017年04期

【二级参考文献】

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1 宋杰;李甜甜;闫振兴;那俊;朱志良;;一种云计算环境下的能效模型和度量方法[J];软件学报;2012年02期

2 林闯;田源;姚敏;;绿色网络和绿色评价:节能机制、模型和评价[J];计算机学报;2011年04期

3 陈童;黄卓;郭波;;基于PH分布和MAP的备件(s,S)库存模型[J];系统工程理论与实践;2009年06期

4 程海龙;康锐;韦艺;曲丽丽;;备件满足率与备件短缺量对比分析[J];北京航空航天大学学报;2008年05期

5 吴琦,熊光泽;非平稳自相似业务下自适应动态功耗管理[J];软件学报;2005年08期

6 杜树新,吴铁军;用于回归估计的支持向量机方法[J];系统仿真学报;2003年11期

【相似文献】

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本文编号:2016848

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