發(fā)布時(shí)間：2019-06-01 20:18

【摘要】：云計(jì)算作為一種新的計(jì)算服務(wù)模式,通過互聯(lián)網(wǎng)相連接,利用開放的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)把硬件和軟件抽象為動(dòng)態(tài)的資源,對(duì)外以服務(wù)的形式提供給用戶。數(shù)據(jù)中心作為云計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)依托設(shè)施,正在云計(jì)算技術(shù)的推動(dòng)下,以前所未有的規(guī)模擴(kuò)張；然而,數(shù)據(jù)中心的高能耗、低資源利用率、對(duì)環(huán)境的污染等問題,一直以來極大的制約著數(shù)據(jù)中心的發(fā)展。云計(jì)算使存儲(chǔ)和計(jì)算功能遷移到遠(yuǎn)程資源,如虛擬服務(wù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)大多承載在數(shù)據(jù)中心(Data Center, DC)。這種遷移可以帶來顯著的節(jié)能,有效利用當(dāng)?shù)刭Y源將減少信息、通信和技術(shù)(Information and Communication Technology, ICT)40%的溫室氣體排放量。因此,云服務(wù)供應(yīng)需要謹(jǐn)慎處理傳輸網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心這兩者帶來的能量消耗。本文重新審視云計(jì)算背景下的能耗問題,研究云服務(wù)配置時(shí)的能效智能路由與管理問題：將綜合考慮數(shù)據(jù)中心和傳輸網(wǎng)絡(luò)的能耗,重新制定能耗模型。支持云的網(wǎng)絡(luò)需要以快速、可靠的方式傳送大量數(shù)據(jù),鑒于基于波分復(fù)用(Wavelength Division Multiplexing, WDM)技術(shù)的光網(wǎng)絡(luò)具有高數(shù)據(jù)速率和低延遲的性能,選擇光網(wǎng)絡(luò)作為傳輸網(wǎng)是非常合適的。因此本文把注意力放在減少光網(wǎng)絡(luò)和IT基礎(chǔ)設(shè)施的整體能量消耗上。首先,介紹了云計(jì)算的概念以及數(shù)據(jù)中心的概念,針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的不足,著重介紹了云計(jì)算數(shù)據(jù)中心具備的特點(diǎn)。詳細(xì)分析了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的綠色節(jié)能問題。為解決傳輸網(wǎng)絡(luò)的能耗問題,引進(jìn)了IP over WDM網(wǎng)絡(luò),并討論了IP over WDM網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能策略。其次,基于云服務(wù)配置特有的anycast原理,智能的為用戶選擇合適的數(shù)據(jù)中心并進(jìn)行路由,來提高云服務(wù)的能效。針對(duì)數(shù)據(jù)中心和IP over WDM網(wǎng)絡(luò)的能耗特點(diǎn),從集中式的角度研究面向云計(jì)算的能效優(yōu)先智能路由與管理協(xié)同機(jī)制,建立最小能耗MILP模型,目的是通過關(guān)閉數(shù)據(jù)中心和傳輸網(wǎng)絡(luò)中不用的資源,來最小化總能耗。由于MILP模型在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)求解方面的復(fù)雜性,本文提出了基于進(jìn)化博弈論的能效優(yōu)先智能路由光旁路啟發(fā)式算法,不但考慮盡可能減少虛鏈路中耗能較大的IP路由器的使用,也考慮關(guān)閉數(shù)據(jù)中心中閑置的服務(wù)器,以最小化對(duì)某服務(wù)傳輸和處理的總能耗。最后,研究分布式的面向云計(jì)算的能效智能路由與管理的聯(lián)合設(shè)計(jì)方法,提出能效蟻群算法,通過利用人工螞蟻實(shí)時(shí)存放的信息素,及時(shí)獲知當(dāng)前不斷變化的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),構(gòu)建分布式的、靈活的、實(shí)時(shí)的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)能效路由與管理協(xié)同機(jī)制,聯(lián)合控制層面與數(shù)據(jù)層面的網(wǎng)絡(luò)性能和流量感知,構(gòu)建高能效的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)智能協(xié)同算法。它不使用任何監(jiān)督,只是讓輸入流量參照累積的信息素和流量中心性原則流動(dòng)。然后,輸入流量被自動(dòng)地匯聚在特定鏈路,且未使用的鏈路通過數(shù)據(jù)流逐漸顯現(xiàn)。通過關(guān)閉未使用的鏈路實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。同時(shí)為方便管理,還采用了路由器卡休眠策略,為進(jìn)一步節(jié)能又對(duì)路由器端口的分配方式進(jìn)行研究。通過仿真實(shí)驗(yàn)比較分析,本文所提出的兩種算法能高效的解決面向云計(jì)算的能效路由與管理問題,而且這兩種算法在提高網(wǎng)絡(luò)和IT資源的整體能效、降低能源浪費(fèi)及提高云服務(wù)質(zhì)量方面體現(xiàn)出了優(yōu)越性。
[Abstract]:As a new computing service mode, cloud computing is connected through the Internet, and the hardware and software are abstracted into dynamic resources by using open technologies and standards, and are provided to users in the form of services. As the foundation of cloud computing platform, the data center is being expanded with unprecedented scale under the promotion of cloud computing technology; however, the data center's high energy consumption, low resource utilization rate, environmental pollution and other problems have been greatly restricted to the development of the data center. Cloud computing has migrated storage and computing capabilities to remote resources, such as virtual services and storage systems, which are mostly hosted in the data center (Data Center, DC). This migration can lead to significant energy savings and the effective utilization of local resources to reduce greenhouse gas emissions by information, communications and technology (ICT)40 per cent. Therefore, cloud service provisioning requires careful handling of the energy consumption of both the transport network and the data center. This paper reexamines the energy consumption in the background of cloud computing, and studies the energy efficiency intelligent routing and management in the cloud service configuration: the energy consumption of the data center and the transmission network will be taken into account, and the energy consumption model can be reformulated. The network supporting the cloud needs to transmit a large amount of data in a fast and reliable manner, and in view of the high data rate and low latency performance of the optical network based on the wavelength division multiplexing (WDM) technology, it is very appropriate to select the optical network as the transmission network. So this article focuses on reducing the overall energy consumption of the optical network and the IT infrastructure. First of all, the concept of cloud computing and the concept of data center are introduced. In view of the shortage of the traditional data center, the characteristics of cloud computing data center are introduced. The green energy-saving problem of the data center network structure is analyzed in detail. In order to solve the energy consumption problem of the transmission network, the IP over WDM network is introduced, and the energy-saving strategy of the IP over WDM network is discussed. Secondly, based on the ancyast principle specific to the cloud service configuration, the intelligent user selects a suitable data center for the user and routes them to improve the energy efficiency of the cloud service. Aiming at the energy consumption characteristics of the data center and IP over WDM network, the energy efficiency priority intelligent routing and management cooperation mechanism for cloud computing is researched from a centralized point of view, and the minimum energy consumption MILP model is established, and the purpose of the invention is to minimize the total energy consumption by closing the unused resources in the data center and the transmission network. Because of the complexity of the MILP model in large-scale network solution, this paper presents a heuristic algorithm of energy efficiency priority intelligent routing based on evolutionary game theory, which not only considers the use of the IP router with great energy consumption in the virtual link, Also consider shutting down idle servers in the data center to minimize total energy consumption for a service transmission and processing. and finally, the joint design method of the distributed cloud computing-oriented energy efficiency intelligent routing and management is researched, an energy efficiency ant colony algorithm is proposed, The real-time cloud computing network energy efficiency routing and management cooperation mechanism, the joint control layer and the data plane network performance and the flow sensing, and the intelligent cooperation algorithm of the cloud computing network with high energy efficiency is constructed. It does not use any monitoring, just allowing incoming traffic to flow with reference to the accumulated pheromone and flow-center principles. The input traffic is then automatically converged on a particular link and the unused link is gradually visualized through the data stream. The purpose of energy conservation is achieved by closing unused links. At the same time, it is convenient to manage, and also adopts the router card dormancy strategy to study the way of further energy saving and the distribution of the router port. Through the comparative analysis of the simulation experiments, the two algorithms proposed in this paper can solve the energy efficiency routing and management problems facing the cloud computing efficiently, and the two algorithms have the advantages in improving the overall energy efficiency of the network and the IT resource, reducing the energy waste and improving the quality of the cloud.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：2490555