能耗成本感知的云数据中心资源调度机制研究

发布时间：2021-02-14 17:36

　　近年来,随着云计算、移动互联网、大数据的迅猛发展,全球范围内新一代云数据中心正处在一个高速建设期。为了满足日益增长的互联网业务的资源需求,作为重要载体的云数据中心仍在不断的高速膨胀,然而越来越多的IT设备使得运营商等企业不得不面临着一个高能耗、高成本的严峻问题。本文从云数据中心承载的业务类型、系统架构及多地域部署等方面出发,根据大规模并行任务调度,虚拟机在线迁移及多地域能耗成本差异化等特点,展开云数据中心中能耗成本感知的调度算法研究。主要解决了大规模并行任务能耗最小化问题；基于虚拟机动态融合能耗最小化问题；跨地域多数据中心能耗成本最小化问题。主要贡献如下：（1）针对云数据中心大规模并行任务的能耗问题,以减少任务执行的能耗开销为目标,建立云数据中心环境下基于动态电压频率调节（Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS）技术的并行任务调度模型。本文结合了并行任务和DVFS的特点,提出了局部最优拉伸（Partial Optimal Scaling, POS）机制,并通过理论证明了该机制充分利用了DVFS和并行任务的特点,最大程度减少任务执行的能耗开... 

【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：118 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

云数据中心总体架构

该类计算任务在规模和可靠性上要求不高，一般采用低成本的集成服务器完成执行，数据中心通过廉价服务器的规模化为该类计算需求提供低成本的计算能力；第二类是面向金融电信等领域的高性能、稳定可靠的高端计算，该类计算主要处理紧稱合计算任务，并要求保证7*24小时的高可用性和高可靠性，该类计算通常使用企业级大型服务进行支撑；第三类是面向科学计算、生物工程等的高性能计算，要求具有超越普通计算的超算能力完成任务的执行，该类计算的硬件基础是一体化的高性能集群设备。目前，公有云大部分为第一类型的主机架构，第二、三类主机架构一般只出现在针对特定领域的私有云解决方案中。2.1.2.4云数据中心存储系统架构目前，互联网的数据量呈现爆炸式增长，数据总量呈指数级别上升，云数据中心需要有足够的容量以适应不断增长的数据存储需求。在存储系统架构上，不仅要求系统容量大而且还要求可扩展性好，可以根据数据量的增长提供无缝的容量扩容。分布式存储是当前的一个重要趋势。目前该类存储技术有如下两种：

北京邮电大学博士学位论文 第二章云数据中心相关技术和调度问题研究综述台Master和若干台ChunkServer组成。2)存储区域网络（Storage Area Network，SAN)系统SAN是一种连接外接存储设备和服务器的网络架构。通常采用的技术包括光纤通道技术、磁盘阵列技术等。网络架构如图2-3所示，SAN的一个重要特点是连接到服务器的存储设备会被操作系统认为是直接链接的存储设备，因此SAN可以达到所有服务器的共享存储资源。存储器的共享简化了存储器的维护工作，提高了管理的灵活性，有助于提高存储系统的传输速度，具有更好的扩展性和可靠性。

【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]粒子群优化算法综述[J]. 黄少荣.  计算机工程与设计. 2009(08)



本文编号：3033586