高能效云端融合计算关键问题研究

发布时间：2022-09-29 15:00

　　随着互联网的普及,人们对于数据处理的需求与日俱增,云计算作为汇聚计算能力、进行大规模数据处理的关键架构,可以向用户提供动态可扩展的互联网服务。云计算主要通过基于中心节点的云数据中心为用户提供计算、存储、网络等相关服务。另一方面,边缘计算通过将计算能力下沉至靠近数据的网络边缘侧,为用户提供低时延的就近计算能力,也得到越来越多来自学术界和工业界的关注。云端融合计算模式,是通过发挥云计算和边缘计算协同联动优势,实现多层次架构中数据价值的计算模式。在云端融合架构中,在兼具两种计算特性的同时,继承了云计算和边缘计算存在的能耗问题,即传统云数据中心能耗问题和具有有限电能的端设备能耗问题。本文主要研究云端融合计算下的能耗问题。对于该问题主要有三种解决思路,分别是利用云计算或边缘计算框架进行能耗优化,或是在云端融合架构下进行能耗优化。针对三种思路,本文分别在云计算场景、边缘计算场景和云端融合场景下开展能耗优化问题研究。具体研究内容如下:1)基于云数据中心的能耗优化研究以云数据中心利用储能设备进行能耗优化为场景,综合考虑智能电网、储能设备、新能源发电对云数据中心能耗经济性的影响,分别建立云数据中心在智能... 

【文章页数】：128 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 论文研究背景及意义
        1.1.1 云计算发展与边缘计算兴起
        1.1.2 云端融合计算模式
        1.1.3 云端融合计算模式下能耗问题
    1.2 论文研究内容
    1.3 论文组织结构
第二章 高能效云端融合相关工作
    2.1 云端融合能耗优化方法
        2.1.1 基于数据中心节点的能耗优化方法
        2.1.2 基于端设备的能耗优化方法
        2.1.3 基于云端融合的能耗优化方法
    2.2 最优化方法概述
    2.3 博弈论概述
    2.4 本章小结
第三章 面向云数据中心的能耗研究
    3.1 引言
    3.2 云数据中心基于热储能的能耗建模与优化方法
        3.2.1 云数据中心基于热储能的能耗成本优化建模
        3.2.2 云数据中心基于热储能的能耗优化算法
        3.2.3 云数据中心基于热储能的能耗效率指标
    3.3 云数据中心基于电池储能的能耗成本建模与优化方法
        3.3.1 云数据中心基于电池储能的能耗成本优化建模
        3.3.2 云数据中心基于电池储能的能耗优化算法
        3.3.3 云数据中心基于电池储能的能耗效率指标
    3.4 云数据中心基于储能的能效分析实验
        3.4.1 实验设计
        3.4.2 智能电网下云数据中心基于热储能经济性分析
        3.4.3 智能电网下云数据中心基于电池储能的经济性分析
    3.5 本章小结
第四章 基于边缘计算的能耗研究
    4.1 引言
    4.2 移动边缘云服务能耗优化模型
        4.2.1 移动用户任务处理能耗模型
        4.2.2 移动边缘云计价模型
        4.2.3 斯塔克伯格博弈问题构建
    4.3 移动边缘云服务能耗优化最优策略
        4.3.1 移动用户最优策略
        4.3.2 移动边缘云服务提供商最优定价策略
        4.3.3 斯塔克伯格均衡
    4.4 移动边缘云能耗市场机制设计与讨论
        4.4.1 半分布式机制设计
        4.4.2 去中心化机制设计
        4.4.3 讨论
    4.5 移动边缘云服务能耗实验
        4.5.1 移动用户和边缘云服务提供商行为分析
        4.5.2 多用户算法效率分析
    4.6 本章小结
第五章 云端融合协同计算能耗优化研究
    5.1 引言
    5.2 以无人机自组云为场景的云端融合协同计算系统架构
        5.2.1 云端融合协同计算架构概述
        5.2.2 云端融合协同计算系统架构设计
        5.2.3 云端融合协同计算处理模式
    5.3 云端融合协同计算能耗优化多层博弈模型
        5.3.1 云端融合协同计算能耗优化建模
        5.3.2 云端融合协同计算能耗最优化问题
        5.3.3 云端融合协同计算能耗博弈问题
    5.4 云端融合协同计算多层博弈算法
        5.4.1 云端融合协同计算多层博弈的纳什均衡条件
        5.4.2 云端融合协同计算算法性能分析
    5.5 云端融合协同计算能耗优化的仿真研究
        5.5.1 云端融合协同计算能耗优化实验设计
        5.5.2 云端融合协同计算迁移任务决策算法性能分析
    5.6 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 后续工作展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文与取得的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]“端—边—云”协同的智慧物联网[J]. 吴大鹏,张普宁,王汝言.  物联网学报. 2018(03)
[2]基于云边融合的物联网智能服务架构探讨[J]. 蒲世亮,袁婷婷.  智能物联技术. 2018(01)
[3]Niagara Framework技术在云——边协同的智慧建筑管理系统的应用[J]. 陈杰,蒋澄.  城市建筑. 2018(16)
[4]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬.  电信科学. 2018(01)
[5]ad hoc云环境中分布式博弈卸载策略[J]. 曹傧,梁裕丞,罗雷,唐述.  通信学报. 2017(11)
[6]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.  计算机研究与发展. 2017(05)
[7]网宿:边缘计算与CDN融合构建社区云[J]. 舒文琼.  通信世界. 2016(12)
[8]智能移动终端计算迁移研究[J]. 张文丽,郭兵,沈艳,王毅,熊伟,段林涛.  计算机学报. 2016(05)
[9]面向云-端融合的移动互联网应用运行平台[J]. 黄罡,刘譞哲,张颖.  中国科学:信息科学. 2013(01)
[10]物联网“云管端”的技术发展与应用[J]. 刁兆坤,曹世强,孟繁丽.  电信工程技术与标准化. 2012(06)

博士论文
[1]基于博弈论的认知无线网络安全协作研究[D]. 马亚燕.南京邮电大学 2016
[2]面向物联网移动数据汇聚的能效优化方法研究[D]. 吴超.北京邮电大学 2018
[3]面向移动终端的无线传输优化与节能机制研究[D]. 汤载阳.华中科技大学 2017
[4]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

硕士论文
[1]智能电网环境下基于价格的数据中心电力成本优化[D]. 郁善金.中国科学技术大学 2014
[2]通信企业IDC机房节能减排的研究[D]. 曹颖.上海交通大学 2012



本文编号：3682806