面向最小能耗的服务器整合方案研究
本文关键词:面向最小能耗的服务器整合方案研究,,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:虚拟化技术与云计算技术相结合,帮助云计算供应商构建了更便捷、可靠以及规模更大的新型数据中心。但是当服务器数量不断增加时,某些服务器可能会出现低负载的情况,研究发现,当服务器负载较低时,比如CPU利用率为10%左右,那么服务器的能耗也将是满载时的50%以上,因此会对资源及能耗造成大量浪费。传统的服务器整合方法可以将多个负载(虚拟机)整合到同一台服务器上,关闭空闲的服务器,达到节能目的。但是存在三个方面的不足:选择待整合服务器时,仅从服务器的层级来判断,评估比较粗糙;未充分考虑整合过程中的代价问题;没有对整合前后的系统能耗进行精确计算。本文在分析传统整合方法的基础上,提出了面向最小能耗的服务器整合问题,并设计了解决方案。整合方案的重点是:待整合服务器和目的服务器的选择以及整合前后能耗的精确计算。根据各服务器及其上部署的虚拟机的资源和性能数据构建系统能耗模型,精确计算能耗;根据服务器的多个评价指标来选择待整合服务器;通过从全局的角度考察所有虚拟机的资源需求及服务器资源剩余情况,利用动态装箱算法使服务器的数量减到最少。因此本文的研究过程为:根据服务器的CPU利用率判定整合时机后,首先利用主成分分析法选择影响能耗的主成分,然后构建系统能耗模型,并对模型进行优化,最后精确计算能耗;进而以节约能耗为目的,通过基于多目标决策的待整合服务器选择算法,选择待整合的服务器;用全局动态装箱算法选择目的服务器;从而完成面向最小能耗的服务器整合方案,根据整合方案执行整合,关闭源服务器,完成整合。最后通过实验对该整合方案的可行性与有效性进行验证。实验结果表明本文构建的系统能耗模型预测能耗具有较高的准确性,设计的面向最小能耗的服务器整合方案具有一定的可行性和有效性。通过对整合前后的系统能耗以及整合过程中消耗的能耗与传统方法对比,验证了本文设计的整合方案的实用性与合理性。
【关键词】:服务器整合 系统能耗模型 多目标决策 全局动态装箱 最小能耗
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP368.5
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-14
- 1.1 课题研究背景10-11
- 1.2 服务器整合方法研究现状11-12
- 1.3 主要研究内容12-13
- 1.4 论文组织结构13-14
- 第2章 研究基础14-22
- 2.1 服务器整合14-15
- 2.2 多目标决策方法15-16
- 2.3 虚拟机迁移16-19
- 2.4 装箱问题19-20
- 2.5 本章小结20-22
- 第3章 面向最小能耗的服务器整合过程22-30
- 3.1 面向最小能耗的服务器整合问题的提出22-24
- 3.2 面向最小能耗的服务器整合过程24-26
- 3.3 关键问题26-29
- 3.3.1 系统能耗的计量27-28
- 3.3.2 待整合服务器的选择28
- 3.3.3 目的服务器的选择28-29
- 3.4 本章小结29-30
- 第4章 系统能耗模型的建立与评估30-48
- 4.1 建立系统能耗模型的研究思路30-32
- 4.2 系统能耗模型的构建32-43
- 4.2.1 能耗模型的系统结构32-35
- 4.2.2 系统能耗的特征分析35-38
- 4.2.3 能耗基本模型的构建38-39
- 4.2.4 能耗模型的优化39-41
- 4.2.5 能耗模型的训练41-43
- 4.3 系统能耗评估实验分析43-47
- 4.3.1 实验环境43-44
- 4.3.2 实验结果分析44-47
- 4.4 本章小结47-48
- 第5章 面向最小能耗的服务器整合方案48-72
- 5.1 待整合服务器选择指标评价48-55
- 5.1.1 虚拟机综合评价49-54
- 5.1.2 服务性能评价54-55
- 5.2 基于多目标决策的待整合服务器选择方法55-60
- 5.2.1 待整合服务器选择策略55-56
- 5.2.2 基于改进AHP的主观权重的计算56-58
- 5.2.3 基于信息熵权法的客观权重的计算58-59
- 5.2.4 综合权重计算及待整合服务器的综合评判59-60
- 5.3 基于全局动态装箱算法的目的服务器选择方法60-64
- 5.3.1 目的服务器选择策略描述60-62
- 5.3.2 全局动态装箱算法62-64
- 5.4 面向最小能耗的服务器整合实验结果分析64-69
- 5.4.1 实验环境64-65
- 5.4.2 实验过程及结果分析65-69
- 5.5 本章小结69-72
- 第6章 总结与展望72-74
- 参考文献74-78
- 致谢78-80
- 攻读硕士期间论文发表情况80
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