發(fā)布時間：2017-07-30 20:03

  本文關(guān)鍵詞：云計算環(huán)境下基于能耗感知的復(fù)雜資源調(diào)度研究

  更多相關(guān)文章： 云計算 技術(shù)創(chuàng)新平臺 能耗感知 矢量裝箱 多維空間劃分 在線虛擬機部署

【摘要】：近年來，以云計算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為主要代表的IT新技術(shù)的發(fā)展使得技術(shù)創(chuàng)新平臺面向的用戶越來越多，大量用戶的信息處理要求使得技術(shù)創(chuàng)新平臺數(shù)據(jù)中心的規(guī)模不斷增大。技術(shù)創(chuàng)新平臺在面對海量信息處理的要求下，由于傳統(tǒng)資源調(diào)度方式的不合理容易導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新平臺數(shù)據(jù)中心的能耗過高，從而造成技術(shù)創(chuàng)新平臺的運營成本較高，不夠綠色低碳、節(jié)能環(huán)保。本文針對此問題，對技術(shù)創(chuàng)新平臺數(shù)據(jù)中心能耗過高的問題進行了研究。 本文首先分析了技術(shù)創(chuàng)新平臺的應(yīng)用需求特點，對造成技術(shù)創(chuàng)新平臺云計算數(shù)據(jù)中心能耗過高的原因進行了分析，結(jié)合當(dāng)今綠色云計算的有關(guān)理論和建設(shè)綠色云計算數(shù)據(jù)中心的相關(guān)實踐，針對技術(shù)創(chuàng)新平臺的實際狀況，提出了技術(shù)創(chuàng)新平臺綠色云體系架構(gòu)，從系統(tǒng)層面保證了技術(shù)創(chuàng)新平臺的綠色低碳。 在技術(shù)創(chuàng)新平臺數(shù)據(jù)中心，合理的虛擬機部署策略可以降低技術(shù)創(chuàng)新平臺的能源消耗，提高用戶的服務(wù)質(zhì)量。然而，技術(shù)創(chuàng)新平臺用戶到達的隨機突發(fā)性和資源需求的復(fù)雜多維性提高了虛擬機部署的難度，基于此，本文對面向復(fù)雜資源需求的能耗感知優(yōu)化調(diào)度問題進行建模，提出了多維空間劃分模型，用于引導(dǎo)虛擬機的實時部署，減少資源“碎片”的產(chǎn)生，滿足用戶的QoS要求；并根據(jù)此模型設(shè)計了在線虛擬機能效部署算法OEEVMP。最后，通過仿真實驗，將在線虛擬機部署算法OEEVMP和在線首次適應(yīng)算法OFF進行了對比，發(fā)現(xiàn)：在線虛擬機部署算法OEEVMP可以減少物理機資源“碎片”的產(chǎn)生，，有效降低物理機的運行數(shù)量，提高云計算數(shù)據(jù)中心的能源利用效率。在Google真實負載集群上的實驗進一步驗證了OEEVMP算法的可行性和有效性。 本文將綠色云計算、矢量裝箱和人工智能中的有關(guān)理論和方法應(yīng)用到技術(shù)創(chuàng)新綠色云平臺的設(shè)計中，解決了技術(shù)創(chuàng)新平臺數(shù)據(jù)中心高能耗的問題。在系統(tǒng)層面上，提出了技術(shù)創(chuàng)新平臺綠色云體系架構(gòu)；在技術(shù)層面上，對面向復(fù)雜資源需求的能耗感知優(yōu)化調(diào)度問題進行了建模，并設(shè)計了在線虛擬機能效部署算法OEEVMP，在滿足能效最優(yōu)的條件下又能滿足用戶需求的及時響應(yīng)，實現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新平臺數(shù)據(jù)中心的節(jié)能目標(biāo)和用戶QoS保證。通過與外部綠色節(jié)能架構(gòu)相結(jié)合，可以實現(xiàn)技術(shù)層面和系統(tǒng)層面的綜合能耗優(yōu)化，最終可達到整個技術(shù)創(chuàng)新平臺的綠色、低碳、節(jié)能、環(huán)保。
【關(guān)鍵詞】：云計算 技術(shù)創(chuàng)新平臺 能耗感知 矢量裝箱 多維空間劃分 在線虛擬機部署
【學(xué)位授予單位】：南京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F49
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題來源11
• 1.2 研究背景11-16
• 1.3 研究思路與技術(shù)路線16-19
• 第2章 文獻綜述19-38
• 2.1 云計算的應(yīng)用現(xiàn)狀19-23
• 2.1.1 Amazon EC220-21
• 2.1.2 GoogleApp Engine21
• 2.1.3 WindowsAzure21-22
• 2.1.4 飛天 Apsara22-23
• 2.2 云計算節(jié)能優(yōu)化管理23-27
• 2.2.1 傳統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化方法23-25
• 2.2.2 云計算中的節(jié)能優(yōu)化方法25-27
• 2.3 云計算虛擬機部署27-36
• 2.3.1 虛擬機部署類型28-30
• 2.3.2 虛擬機部署目標(biāo)30-32
• 2.3.3 虛擬機部署方法32-36
• 2.4 文獻述評36-38
• 第3章 技術(shù)創(chuàng)新平臺綠色云體系架構(gòu)38-54
• 3.1 技術(shù)創(chuàng)新平臺概述38-43
• 3.1.1 基于 Internet 的技術(shù)創(chuàng)新平臺架構(gòu)38-40
• 3.1.2 基于云計算的技術(shù)創(chuàng)新平臺架構(gòu)40-42
• 3.1.3 基于云計算的技術(shù)創(chuàng)新平臺存在的問題42-43
• 3.2 基于綠色云計算的技術(shù)創(chuàng)新平臺43-54
• 3.2.1 綠色云計算43-45
• 3.2.2 綠色云計算的有關(guān)實踐45-47
• 3.2.3 技術(shù)創(chuàng)新平臺綠色云數(shù)據(jù)中心規(guī)劃設(shè)計47-50
• 3.2.4 技術(shù)創(chuàng)新平臺綠色云體系架構(gòu)建立50-54
• 第4章 面向復(fù)雜資源需求的能耗感知優(yōu)化調(diào)度54-64
• 4.1 問題描述54-57
• 4.2 模型假設(shè)57-58
• 4.3 物理機能耗分析58-60
• 4.4 多維空間劃分模型60-64
• 第5章 在線虛擬機能效部署算法64-68
• 5.1 物理機選擇64
• 5.2 關(guān)鍵指標(biāo)64-65
• 5.3 在線虛擬機能效部署算法描述65-68
• 第6章 實驗分析68-76
• 6.1 仿真實驗環(huán)境68-70
• 6.2 實驗對比與評價70-76
• 6.2.1 實驗一的實驗結(jié)果70-72
• 6.2.2 實驗二的實驗結(jié)果72-73
• 6.2.3 R0和 r0參數(shù)分析73-76
• 結(jié)語76-79
• 參考文獻79-87
• 攻讀學(xué)位期間科研成果87-88
• 致謝88-89
• 附錄89-90

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 吳琦;熊光澤;;基于隨機決策模型的動態(tài)功耗管理策略研究[J];計算機學(xué)報;2007年04期

2 楊星;馬自堂;孫磊;;云環(huán)境下基于改進蟻群算法的虛擬機批量部署研究[J];計算機科學(xué);2012年09期

3 吳琦,熊光澤;非平穩(wěn)自相似業(yè)務(wù)下自適應(yīng)動態(tài)功耗管理[J];軟件學(xué)報;2005年08期

4 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

5 莊威;桂小林;林建材;王剛;代敏;;云環(huán)境下基于多屬性層次分析的虛擬機部署與調(diào)度策略[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2013年02期

本文編號：595852