本文關(guān)鍵詞：面向云數(shù)據(jù)中心的節(jié)能算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計算是一種新興的商業(yè)計算模型,計算任務(wù)被分布在由大量計算機構(gòu)成的資源池上,用戶能夠按照其需求獲取計算能力、存儲空間和信息服務(wù)�；ヂ�(lián)網(wǎng)已經(jīng)全面進入了云計算時代,IT產(chǎn)業(yè)的架構(gòu)和運行方式將徹底改變,數(shù)據(jù)中心對提高資源利用率的迫切需求,促使人們尋求新的方式以建設(shè)下一代數(shù)據(jù)中心,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心將逐步被云計算數(shù)據(jù)中心所取代。面向云計算環(huán)境的數(shù)據(jù)中心,通過對大規(guī)模的資源進行整合,實現(xiàn)高效的計算和管理,以供應(yīng)鏈的方式向用戶提供基于基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序的服務(wù)。由于虛擬化技術(shù)等高新技術(shù)的支持,云數(shù)據(jù)中心的任務(wù)調(diào)度問題被重新定義,如何充分利用云計算技術(shù)的資源按需提供和彈性可擴展等優(yōu)勢,提高云數(shù)據(jù)中心的資源利用率,降低云數(shù)據(jù)中心的能量消耗,是當(dāng)今云計算技術(shù)研究領(lǐng)域的主要熱點問題之一。云數(shù)據(jù)中心的任務(wù)調(diào)度問題與云數(shù)據(jù)中心的運營成本和整體性能息息相關(guān),由于云計算環(huán)境的任務(wù)類型和資源的多樣性,云數(shù)據(jù)中心任務(wù)調(diào)度算法的設(shè)計是提升云數(shù)據(jù)中心性能的關(guān)鍵。因此,對于不同的應(yīng)用場景設(shè)計適合的節(jié)能調(diào)度算法對于建設(shè)綠色云數(shù)據(jù)中心具有十分重要的意義。具體來講,本文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新如下：首先,對云計算和云數(shù)據(jù)中心的概念進行了介紹,分析了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的特點和云數(shù)據(jù)中心各自具備的特點。通過對影響云數(shù)據(jù)中心能耗的各項因素進行逐一分析,確定云數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化的主要對象為服務(wù)器的能耗,建立了服務(wù)器能耗數(shù)學(xué)模型。其次,針對云計算環(huán)境下的獨立實時任務(wù)的節(jié)能調(diào)度問題進行研究。設(shè)計了一種基于松弛時間的任務(wù)調(diào)度算法,該算法由實時任務(wù)的分配、虛擬機資源的動態(tài)擴展以及虛擬機的動態(tài)整合三個部分組成,通過計算任務(wù)的松弛時間保證任務(wù)在截止期限內(nèi)完成,保證任務(wù)的時效性,并提出了一種基于多閾值的虛擬機整合策略,以平衡系統(tǒng)負載并降低系統(tǒng)完成任務(wù)集合的能耗。再次,針對云計算環(huán)境下面向DAG工作流的調(diào)度問題展開研究。本文提出一種基于DVFS技術(shù)的節(jié)能調(diào)度算法,該算法主要分為兩階段執(zhí)行,在算法的預(yù)調(diào)度階段,通過計算任務(wù)優(yōu)先級對任務(wù)的調(diào)度時間進行優(yōu)化,在算法的節(jié)能調(diào)度階段,通過將部分任務(wù)在截止期限內(nèi)延遲執(zhí)行,計算出任務(wù)所需要的頻率,更充分地利用了處理器空閑時間段。最后,在CloudSim仿真平臺上將本文提出的算法與其他調(diào)度算法進行實驗對比,證明本文設(shè)計的兩種節(jié)能算法能夠在保證任務(wù)時效性的基礎(chǔ)上,有效降低系統(tǒng)完成任務(wù)集合的總能量消耗。
【關(guān)鍵詞】：云數(shù)據(jù)中心 實時任務(wù) DAG工作流 截止期限 節(jié)能調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：揚州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文的主要工作12
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 云數(shù)據(jù)中心及節(jié)能技術(shù)概述14-23
• 2.1 云計算技術(shù)概述14-16
• 2.1.1 云計算的概念14-15
• 2.1.2 云計算的類型15
• 2.1.3 云計算的服務(wù)模式15-16
• 2.2 云數(shù)據(jù)中心概述16-19
• 2.2.1 數(shù)據(jù)中心的發(fā)展16-17
• 2.2.2 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的特點17-18
• 2.2.3 云數(shù)據(jù)中心的特點18-19
• 2.3 云數(shù)據(jù)中心主要節(jié)能技術(shù)19-22
• 2.3.1 基于虛擬化的節(jié)能策略19-20
• 2.3.2 基于主機關(guān)閉/開啟的節(jié)能策略20-21
• 2.3.3 基于DVFS技術(shù)的節(jié)能策略21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第三章 云數(shù)據(jù)中心的能耗建模23-29
• 3.1 能耗建模的基本原則23
• 3.2 數(shù)據(jù)中心能量效率指標23-26
• 3.2.1 數(shù)據(jù)中心PUE值23-24
• 3.2.2 IT設(shè)備能效24-25
• 3.2.3 服務(wù)器負載能效25-26
• 3.3 數(shù)據(jù)中心能耗分析26-28
• 3.3.1 數(shù)據(jù)中心能耗來源26
• 3.3.2 服務(wù)器能耗模型26-28
• 3.4 本章小結(jié)28-29
• 第四章 面向?qū)崟r任務(wù)的節(jié)能調(diào)度算法29-36
• 4.1 實時任務(wù)調(diào)度模型29-31
• 4.1.1 系統(tǒng)模型29-30
• 4.1.2 調(diào)度問題描述30-31
• 4.2 基于松弛時間的任務(wù)調(diào)度策略31-33
• 4.2.1 任務(wù)的松弛時間31
• 4.2.2 計算資源的擴展31-32
• 4.2.3 最小松弛時間調(diào)度算法32-33
• 4.3 多閾值虛擬機整合策略33-35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 第五章 面向DAG工作流的節(jié)能調(diào)度算法36-43
• 5.1 DAG工作流調(diào)度系統(tǒng)模型36-37
• 5.1.1 節(jié)點模型36
• 5.1.2 任務(wù)模型36-37
• 5.2 DAG工作流節(jié)能算法設(shè)計37-42
• 5.2.1 HEFT算法38-39
• 5.2.2 基于DVFS技術(shù)的節(jié)能調(diào)度算法39-41
• 5.2.3 算法實例分析41-42
• 5.3 本章小結(jié)42-43
• 第六章 仿真實驗及結(jié)果分析43-56
• 6.1 CloudSim介紹43-48
• 6.1.1 CloudSim的概述43
• 6.1.2 CloudSim體系結(jié)構(gòu)43-46
• 6.1.3 CloudSim的仿真流程46-47
• 6.1.4 CloudSim的擴展47-48
• 6.2 M-MSLA算法仿真實驗48-52
• 6.2.1 實驗參數(shù)設(shè)置48-49
• 6.2.2 實驗結(jié)果與分析49-52
• 6.3 DBES算法仿真實驗52-55
• 6.3.1 實驗參數(shù)設(shè)置52-53
• 6.3.2 實驗結(jié)果與分析53-55
• 6.4 本章小結(jié)55-56
• 第七章 總結(jié)和展望56-58
• 7.1 總結(jié)56
• 7.2 存在的問題與不足56
• 7.3 展望56-58
• 參考文獻58-62
• 致謝62-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63-65

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