利用近似计算保证共同运行的多个延迟敏感程序性能

发布时间：2023-03-05 10:19

　　互联网自诞生之日起,就以惊人的速度改变世界,云计算、大数据产业应运发展,这背后离不开数据中心的支持,数据中心在当今社会发挥非常重要的核心作用,已融入我们的生活。数据中心作为一个大量程序共同运行的载体,已经从理想变为现实。大型数据中心资源平均利用率仅在10%到50%之间,为了提高数据中心资源利用率,通常采用的方法是负载聚合(workload consolidation),是指在单个服务器节点上共同运行多个程序,超过60%的数据中心运营商会采用负载聚合。此外,数据中心程序内容具有多样性,按照性能指标可以分为以IPC(Instruction Per Cycle)为度量方法的批量程序、以响应时间为度量方法的延迟关键程序(Latency Critical Program),而对于高优先级、延迟敏感程序超出服务质量要求的性能下降是不能被接受的。为了保证延迟敏感程序的性能,同时实现负载聚合,当前很多研究是将延迟敏感程序与批量程序在一个服务器节点上共同运行,当前工作提出很多资源配置、程序调度策略,实现延迟敏感程序性能与系统资源利用率二者之间的权衡。然而,数据中心很多应用程序正处在由批量程序向延迟敏感程...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究目标与内容
        1.2.1 研究目标
        1.2.2 研究内容
    1.3 主要贡献
    1.4 创新点
    1.5 论文结构
    1.6 本章小结
第二章 相关技术与研究现状
    2.1 近似计算
        2.1.1 近似策略
        2.1.2 质量管理
        2.1.3 当前研究存在的问题
    2.2 延迟敏感程序性能保证方法
        2.2.1 一个延迟敏感程序与批量程序共同运行
        2.2.2 多个延迟敏感程序共同运行
        2.2.3 当前研究存在的问题
    2.3 本章小结
第三章 基于LLVM的近似计算方法
    3.1 引言
    3.2 LLVM
        3.2.1 LLVM简介
        3.2.2 LLVM架构
        3.2.3 LLVM编译流程
        3.2.4 LLVM优化器
    3.3 近似计算方法实现
        3.3.1 穿孔对象
        3.3.2 穿孔策略
        3.3.3 质量管理
        3.3.4 近似流程
    3.4 多维资源监控
        3.4.1 多维资源及其指标的选择
        3.4.2 获取多维资源的方法
    3.5 实验及结果分析
        3.5.1 实验设置
        3.5.2 实验结果分析
    3.6 本章小结
第四章 利用近似计算保证多个延迟敏感程序性能的方法
    4.1 引言
    4.2 Cgroups资源管理机制
    4.3 系统概述
    4.4 调度策略
        4.4.1 延迟敏感程序的分类
        4.4.2 基于数据中心程序内容的调度策略
    4.5 实验结果分析
        4.5.1 实验设置
        4.5.2 实验结果分析
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的主要成果
致谢



本文编号：3756012