本文關(guān)鍵詞： 云計算 資源分配 能耗優(yōu)化 分而治之 CSP　出處：《計算機工程與科學(xué)》2015年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：云數(shù)據(jù)中心異構(gòu)物理服務(wù)器的能耗優(yōu)化資源分配問題是NP難的組合優(yōu)化問題,當(dāng)資源分配問題規(guī)模較大時,求解的空間比較大,很難在合理時間內(nèi)求得最優(yōu)解。基于分而治之的思想,從調(diào)度模式方面提出可擴(kuò)展分布式調(diào)度方法,即當(dāng)云數(shù)據(jù)中心待調(diào)度的物理服務(wù)器的數(shù)量比較大時,將待調(diào)度的服務(wù)器劃分為若干個服務(wù)器集群,然后在每個服務(wù)器集群建立能耗優(yōu)化的資源分配模型,并利用約束編程框架Choco求解模型,獲得能耗最優(yōu)的資源分配方式。將提出的基于可擴(kuò)展分布式調(diào)度方法的能耗優(yōu)化云資源調(diào)度算法與非擴(kuò)展調(diào)度算法進(jìn)行實驗比較,實驗結(jié)果表明,提出的基于可擴(kuò)展分布式調(diào)度方法的能耗優(yōu)化云資源調(diào)度算法在大規(guī)模云資源分配上有明顯的性能優(yōu)勢。
[Abstract]:The problem of energy consumption optimization for heterogeneous physical servers in cloud data centers is a NP-hard combinatorial optimization problem. When the scale of resource allocation problem is large, the space for solving the problem is relatively large. It is difficult to find the optimal solution in a reasonable time. Based on the idea of divide-and-conquer, an extensible distributed scheduling method is proposed from the aspect of scheduling mode, that is, when the number of physical servers to be scheduled in cloud data centers is large. The servers to be scheduled are divided into a number of server clusters, and then a resource allocation model of energy consumption optimization is established in each server cluster, and the model is solved by using the constraint programming framework (Choco). The energy consumption optimal resource allocation method is obtained. The proposed energy consumption optimization cloud resource scheduling algorithm based on scalable distributed scheduling method is compared with the non-extended scheduling algorithm. The experimental results show that. The proposed energy consumption optimization algorithm based on scalable distributed scheduling method has obvious performance advantages in large-scale cloud resource allocation.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61402183) 廣東省科技計劃資助項目(2014B010117001,2014A010103022,2014A010103008,2013B090200021,2013B010401005) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金資助項目(xzjsD2153930) 廣州開發(fā)區(qū)蘿崗區(qū)科技領(lǐng)軍人才項目(2014P176)
【分類號】：TP393.01
【正文快照】： 通信地址:510640廣東省廣州市番禺大學(xué)城華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院Address:School of Computer ScienceEngineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,P.R.China1引言云計算技術(shù)[1,2]是分布式計算、并行計算、效用技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)存儲等

【參考文獻(xiàn)】

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2 師雪霖清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系 清華信息科學(xué)與技術(shù)國家實驗室(籌);徐恪;;云虛擬機資源分配的效用最大化模型[J];計算機學(xué)報;2013年02期

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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9 米海波;王懷民;尹剛;史殿習(xí);周揚帆;袁霖;;一種面向虛擬化數(shù)字中心資源按需重配置方法[J];軟件學(xué)報;2011年09期

10 高宏卿;邢穎;;基于經(jīng)濟(jì)學(xué)的云資源管理模型研究[J];計算機工程與設(shè)計;2010年19期

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1 胡冷非;虛擬機Xen網(wǎng)絡(luò)帶寬分配的研究和改進(jìn)[D];上海交通大學(xué);2009年

【相似文獻(xiàn)】

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3 張林;胡若;;基于排隊機制下多代理的資源分配沖突處理[J];計算機工程;2008年15期

4 甘志輝;董淼;汪偉;朱瑞波;;多載波TD-HSDPA信道的資源分配[J];移動通信;2008年Z1期

5 王U，

本文編號：1448460