基于多核间性能干扰的应用程序部署方法研究

发布时间：2017-06-11 04:04

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【摘要】：随着信息技术的飞速发展,处理器的内部结构也随之变化。近年来多核处理器已逐步普及,对多核系统的研究也随之深入。由于多核处理器中多个核心共享核间资源,部署在不同核上的应用程序(application,后文简称应用)会互相影响,造成彼此的性能下降。结合数据中心资源管理的需求,如何更合理的部署应用,在节约能源的同时,保证应用的性能满足QoS,已成为当今研究的热点。由于消除核间干扰是非常困难且不易实现的,目前的大部分研究都是针对核间干扰进行应用性能的预测。基于以上背景,本文提出了基于多核间性能干扰的应用部署方法。这一方法,主要是在应用部署的过程中,添加了基于多核间性能干扰的应用性能预测过程。首先,分析了应用的性能下降程度与核间共享资源使用情况的关系,通过相关性分析和主成分分析法,选取了衡量应用对核间共享资源的指标；然后,使用逐步回归分析方法建立应用性能下降程度与压力指标的模型；最后,通过对服务器理想的修正模型,评估了服务器中存在多个应用时的综合压力,从而预测应用的性能下降程度。文中还添加了对服务器上原有应用性能的预测,完善了整个部署过程。除此之外,为了减少预测代价,本文在监测应用数据时,通过采样的方式对应用压力指标的进行监测。在模型训练阶段,通过K-均值聚类分析算法,在多个训练点中选取最适合训练的点,减少了建模时间。实验结果表明基于多核间性能干扰的应用性能预测方法具有较高的准确性。本文所选的压力指标的可以良好的衡量应用对核间资源的竞争性,文中所建的应用性能模型可以准确的预测出应用在不同压力下的性能。
【关键词】：多核 数据中心 干扰 逐步回归分析 K-均值聚类分析
【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 研究背景10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.3 主要研究内容11-12
• 1.4 论文组织方式12-14
• 第2章 研究基础14-22
• 2.1 基于核间干扰的应用性能预测方法概述14-15
• 2.2 主成分分析15-17
• 2.3 逐步回归分析17-19
• 2.4 K-均值聚类分析19-21
• 2.5 本章小结21-22
• 第3章 基于多核间性能干扰的应用程序部署方法22-28
• 3.1 基于多核间性能干扰的应用程序部署问题22-24
• 3.1.1 基于多核间性能干扰的应用程序部署问题的提出22-23
• 3.1.2 传统解决方法的不足及本文的目标23-24
• 3.2 基于多核间性能干扰的应用部署过程24-26
• 3.2.1 应用性能预测的基本研究思路24-25
• 3.2.2 基于多核间性能干扰的应用部署过程概述25-26
• 3.3 本章小结26-28
• 第4章 面向单干扰的应用性能预测28-44
• 4.1 应用对核间共享资源的竞争性与敏感性28-29
• 4.2 应用程序的压力评估29-35
• 4.2.1 应用程序对末级缓存的压力31-32
• 4.2.2 应用程序对内存带宽的压力32-33
• 4.2.3 使用主成分分析方法进行降维33-35
• 4.3 应用程序的性能模型的构建35-38
• 4.3.1 应用程序的压力-性能下降分析35
• 4.3.2 建立应用的性能模型35-38
• 4.4 实验过程及结果分析38-43
• 4.4.1 实验环境38-39
• 4.4.2 实验过程39-41
• 4.4.3 实验结果分析41-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 面向多干扰的应用性能预测44-60
• 5.1 服务器的综合压力评估44-48
• 5.1.1 多干扰应用的综合L2修正模型45-46
• 5.1.2 多干扰应用的综合ZBW修正模型46-47
• 5.1.3 多干扰应用的综合STRPD修正模型47-48
• 5.2 重新构建应用程序的性能模型48-52
• 5.2.1 重新构建应用程序的性能模型49-50
• 5.2.2 基于聚类分析的训练集筛选50-52
• 5.3 目标应用对干扰应用的反作用52
• 5.4 实验过程及结果分析52-58
• 5.4.1 实验过程52-53
• 5.4.2 实验结果分析53-58
• 5.5 本章小结58-60
• 第6章 总结与展望60-62
• 参考文献62-66
• 致谢66-68
• 攻读硕士期间论文发表情况68

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本文编号：440699