云环境下节能优化模型及算法研究

发布时间：2021-02-13 04:09

　　随着云计算数据中心规模的不断扩大，能源消耗和通信带宽受限问题已经成为制约其发展的主要瓶颈之一。对于前者，提高服务器的能源利用率是降低数据中心能耗的有效途径。如何通过恰当的调度策略来提高服务器的能源利用率是本文的主要研究内容之一。对于后者，由于数据中心的带宽有限，是十分宝贵的资源，如何通过恰当的调度策略来提高任务的数据本地化执行率，是节省数据中心带宽使用量的关键，也是本文的另一主要研究内容。本文的主要创新点可以概括为：通过恰当的调度策略解决云计算目前最为突出的能耗问题和带宽问题。即通过有效的调度策略调整服务器上的数据部署和任务分配，达到最大化服务器能源利用率和任务执行的数据本地化率，从而降低数据中心的总能耗并减少带宽的使用量。基于此思想，我们为云环境下的能耗与带宽问题先后建立了三组优化模型，并设计了相应的求解算法。具体工作如下：1.建立了节能大规模任务调度模型，并设计了一种全局优化遗传算法求解该模型。通过合理的任务调度策略调整服务器的CPU利用率，从而提高服务器的能源利用率。同时，该模型通过确保任务100%的数据本地化执行率，提高任务的执行效率、节省数据中心的带宽使用。2.建立了存储与计... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：108 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
作者简介
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 云计算概述
        1.1.1 云计算的概念
        1.1.2 云计算的演化
        1.1.3 云计算的特点
    1.2 论文的研究背景和意义
    1.3 论文的国内外研究现状
    1.4 本文的主要工作与内容安排
第二章 相关技术与平台介绍
    2.1 MapReduce编程框架与任务调度策略
        2.1.1 Google MapReduce
        2.1.2 Hadoop MapReduce
    2.2 服务器能耗与资源利用率的相关性
    2.3 本章小结
第三章 节能大规模任务调度模型及算法
    3.1 单作业节能大规模任务调度模型及算法
        3.1.1 问题描述
        3.1.2 模型建立
        3.1.3 模型求解
        3.1.4 实验与结果分析
    3.2 多作业节能大规模任务调度模型及算法
        3.2.1 问题描述
        3.2.2 模型建立
        3.2.3 模型求解
        3.2.4 实验与结果分析
    3.3 本章小结
第四章 存储与计算融合的节能大规模优化模型及算法
    4.1 单作业存储与计算融合的节能大规模优化模型及算法
        4.1.1 问题描述
        4.1.2 模型建立
        4.1.3 模型求解
        4.1.4 实验与结果分析
    4.2 多作业存储与计算融合的节能大规模优化模型及算法
        4.2.1 问题描述
        4.2.2 模型建立
        4.2.3 模型求解
        4.2.4 实验与结果分析
    4.3 本章小结
第五章 存储与计算融合的多目标大规模优化模型及算法
    5.1 单作业存储与计算融合的多目标优大规模化模型及算法
        5.1.1 问题描述
        5.1.2 模型建立
        5.1.3 模型求解
        5.1.4 实验与结果分析
    5.2 多作业存储与计算融合的多目标大规模优化模型及算法
        5.2.1 问题描述
        5.2.2 模型建立
        5.2.3 模型求解
        5.2.4 实验与结果分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
在读博士期间的研究成果
参加研究的科研项目


【参考文献】：
期刊论文
[1]云计算数据中心的新能源应用:研究现状与趋势[J]. 邓维,刘方明,金海,李丹.  计算机学报. 2013(03)
[2]随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法[J]. 谭一鸣,曾国荪,王伟.  软件学报. 2012(02)
[3]云计算:体系架构与关键技术[J]. 罗军舟,金嘉晖,宋爱波,东方.  通信学报. 2011(07)
[4]绿色网络和绿色评价:节能机制、模型和评价[J]. 林闯,田源,姚敏.  计算机学报. 2011(04)
[5]云计算:系统实例与研究现状[J]. 陈康,郑纬民.  软件学报. 2009(05)
[6]与云共舞——微软云计算的新进展[J]. 张亚勤.  中国计算机用户. 2009(04)
[7]非平稳自相似业务下自适应动态功耗管理[J]. 吴琦,熊光泽.  软件学报. 2005(08)



本文编号：3031947