云数据中心绿色调度建模与算法设计
发布时间：2022-12-10 04:46
云计算技术的不断进步带动了数据中心的蓬勃发展,不仅在数量上不断增加,更从规模上迅速扩张。与此同时,高能耗、高成本和高碳排放问题开始凸显出来,成为了制约云计算发展的瓶颈。以Google为首的产业界纷纷开始构建绿色云数据中心,涉及的主要技术包括:能耗监测、节能部署和绿色调度等。因此,本文将针对这几方面存在的问题展开研究,主要包括以下四个部分:第一,云服务器能耗测量模型与方法。作为数据中心调度的基本单位,对服务器能耗实时监测具有重要意义。从用户角度,云服务器可以分为物理机和虚拟机两种。本文首先从模型和方法的角度对物理机能耗进行测量,为后续数据中心绿色调度算法研究做铺垫。由于运行在相同物理机上的虚拟机对总能耗贡献不同,为了实现像水、电、煤气一样的按需计费和管理,对虚拟机能耗进行测量也同样具有重要意义。针对物理机能耗测量,采用了回归树的方法将收集的物理机资源—能耗向量构成的数据集划分成若干子集并分别进行线性回归,较已有方法准确度更高。基于该模型,提出了一种公平划分的方法估测出物理机上运行的各个虚拟机的能耗。为了更加客观地对测量方法进行评价,提出了一种新的准确度和稳定性计算方法,其中准确度计算方法...
【文章页数】：139 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 云服务器能耗测量研究现状
1.2.2 服务器睡眠调度研究现状
1.2.3 DVFS节能调度研究现状
1.2.4 绿色数据中心调度研究现状
1.3 本文的内容安排
第2章 云服务器能耗测量模型与方法
2.1 引言
2.2 云服务器能耗测量方法
2.2.1 能耗测量平台
2.2.2 物理机能耗测量方法
2.2.3 虚拟机能耗测量方法
2.2.4 模型评价方法
2.3 实验与分析
2.3.1 实验平台搭建
2.3.2 能耗测量结果分析
2.4 本章小结
第3章 基于多睡眠模式的单数据中心节能调度模型与算法
3.1 引言
3.2 多睡眠服务器节能调度问题建模
3.2.1 多睡眠服务器能耗模型
3.2.2 QoS模型
3.2.3 服务器总能耗模型
3.2.4 问题形式化
3.3 多睡眠服务器节能调度算法设计
3.4 仿真实验
3.4.1 实验参数设定
3.4.2 节能效果分析
3.5 本章小结
第4章 基于动态电压频率调整的单数据中心节能调度模型与算法
4.1 引言
4.2 DVFS节能调度问题建模
4.2.1 服务器频率与能耗关系模型
4.2.2 任务模型
4.2.3 问题描述
4.3 DVFS节能调度算法设计
4.3.1 最优频率档
4.3.2 Sliding-Scaling算法
4.4 仿真实验
4.4.1 实验参数设定
4.4.2 节能效果分析
4.5 本章小结
第5章 分布式多数据中心绿色调度模型与算法
5.1 引言
5.2 多数据中心绿色调度问题建模
5.2.1 任务请求模型
5.2.2 数据中心能耗模型
5.2.3 ESD充放电模型
5.2.4 不同能源的供需模型
5.2.5 问题形式化
5.3 低碳低成本调度算法设计
5.3.1 数据中心排序
5.3.2 将请求分发到服务器
5.3.3 不同类型能源调度
5.4 仿真与分析
5.4.1 仿真参数设定
5.4.2 实验结果分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]Energy Efficient Block-Partitioned Multicore Processors for Parallel Applications[J]. 祁轩,朱大开. Journal of Computer Science ＆ Technology. 2011(03)
博士论文
[1]云计算数据中心的能耗成本建模与优化研究[D]. 张树本.中国科学技术大学 2015
[2]面向云数据中心的高效能调度及资源管理研究[D]. 敬超.上海交通大学 2014
[3]大规模高效能计算的系统软件关键技术研究[D]. 刘勇鹏.国防科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于动态调频的数据中心节能调度策略研究[D]. 王臻.南京大学 2016
本文编号：3716088
【文章页数】：139 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 云服务器能耗测量研究现状
1.2.2 服务器睡眠调度研究现状
1.2.3 DVFS节能调度研究现状
1.2.4 绿色数据中心调度研究现状
1.3 本文的内容安排
第2章 云服务器能耗测量模型与方法
2.1 引言
2.2 云服务器能耗测量方法
2.2.1 能耗测量平台
2.2.2 物理机能耗测量方法
2.2.3 虚拟机能耗测量方法
2.2.4 模型评价方法
2.3 实验与分析
2.3.1 实验平台搭建
2.3.2 能耗测量结果分析
2.4 本章小结
第3章 基于多睡眠模式的单数据中心节能调度模型与算法
3.1 引言
3.2 多睡眠服务器节能调度问题建模
3.2.1 多睡眠服务器能耗模型
3.2.2 QoS模型
3.2.3 服务器总能耗模型
3.2.4 问题形式化
3.3 多睡眠服务器节能调度算法设计
3.4 仿真实验
3.4.1 实验参数设定
3.4.2 节能效果分析
3.5 本章小结
第4章 基于动态电压频率调整的单数据中心节能调度模型与算法
4.1 引言
4.2 DVFS节能调度问题建模
4.2.1 服务器频率与能耗关系模型
4.2.2 任务模型
4.2.3 问题描述
4.3 DVFS节能调度算法设计
4.3.1 最优频率档
4.3.2 Sliding-Scaling算法
4.4 仿真实验
4.4.1 实验参数设定
4.4.2 节能效果分析
4.5 本章小结
第5章 分布式多数据中心绿色调度模型与算法
5.1 引言
5.2 多数据中心绿色调度问题建模
5.2.1 任务请求模型
5.2.2 数据中心能耗模型
5.2.3 ESD充放电模型
5.2.4 不同能源的供需模型
5.2.5 问题形式化
5.3 低碳低成本调度算法设计
5.3.1 数据中心排序
5.3.2 将请求分发到服务器
5.3.3 不同类型能源调度
5.4 仿真与分析
5.4.1 仿真参数设定
5.4.2 实验结果分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]Energy Efficient Block-Partitioned Multicore Processors for Parallel Applications[J]. 祁轩,朱大开. Journal of Computer Science ＆ Technology. 2011(03)
博士论文
[1]云计算数据中心的能耗成本建模与优化研究[D]. 张树本.中国科学技术大学 2015
[2]面向云数据中心的高效能调度及资源管理研究[D]. 敬超.上海交通大学 2014
[3]大规模高效能计算的系统软件关键技术研究[D]. 刘勇鹏.国防科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于动态调频的数据中心节能调度策略研究[D]. 王臻.南京大学 2016
本文编号：3716088
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/3716088.html
