基于资源监控的Linux电源管理系统的设计与实现
[Abstract]:With the popularity of computers, computer energy conservation has become an important part of building a conservation-oriented society, and also a key user demand. Power management is one of the effective methods of computer energy saving. In this paper, we focus on one of the important directions: dynamic frequency regulation technology. Dynamic frequency regulation has been proved to be an efficient way to achieve low power consumption. The essence of the dynamic frequency regulation technique is to dynamically adjust the frequency of the CPU so as to provide a good circuit rate to process the system load to meet the total computing time and constraints, thus reducing the energy consumption. Firstly, this paper introduces the low-power technology, power management technology, dynamic frequency regulation technology, and introduces four classical dynamic frequency regulation algorithm: PAST,AVGn,FLAT,PEAK algorithm. In this paper, the resource monitoring technology of XEN virtual machine is studied, and the method of resource monitoring suitable for this system is put forward. Three ways of reading data from Xentrace,Xenstore, virtual machine are used to obtain the information about CPU, memory IO. In addition, the prediction algorithms such as regression analysis are studied and a prediction algorithm suitable for this system is proposed. Secondly, based on the proposed prediction algorithm, this paper finally designs and implements the Linux power management system based on resource monitoring. The system consists of three modules: resource monitoring module, prediction and analysis module, frequency regulation module. The resource monitoring module introduces the design of module function and information collection. Predictive analysis module introduces the design and implementation of this module. The frequency regulation module is implemented by the cpufreq mechanism of Linux. The cpufreq system, the internal mechanism and the way of setting the CPU frequency are introduced. Finally, the system is tested. It is divided into two parts: verify prediction analysis module and test energy saving effect. The experimental results show that the prediction algorithm proposed in this paper can fit well the utilization ratio of CPU, memory IO of virtual machine and the power management system realized in this paper can save energy effectively.
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP303.3
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