本文關(guān)鍵詞：基于混合集群節(jié)能調(diào)度器的研究與設(shè)計

  更多相關(guān)文章： 能耗控制 混合數(shù)據(jù)中心 分布式 資源管理 調(diào)度策略 虛擬化

【摘要】：隨著溫室氣體的不斷排放,全球變暖已經(jīng)成為一個不容忽視的問題,現(xiàn)在越來越多的企業(yè)和研究機構(gòu)在數(shù)據(jù)中心的建設(shè)中已經(jīng)考慮到了節(jié)能減排的問題;隨著數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)目逐年增多,企業(yè)在數(shù)據(jù)中心電能上的投入也逐年增多,數(shù)據(jù)中心的能耗控制問題也越發(fā)重要。目前,數(shù)據(jù)中心主要通過虛擬化技術(shù)降低能耗。數(shù)據(jù)中心中交互式應(yīng)用通常部署在虛擬集群,但是另一方面,mapreduce批處理任務(wù)為了避免虛擬化的性能開銷,通常需要部署在物理集群。為了同時利用物理集群和虛擬機群的優(yōu)勢,設(shè)計了一種節(jié)能調(diào)度器,它適用于同時包含物理機器和虛擬機器的混合集群,可以在保證任務(wù)一定性能的前提下有效地降低集群整體的能耗。該調(diào)度器調(diào)度過程分成兩個階段:第一階段,調(diào)度器對任務(wù)構(gòu)建模型并預(yù)測任務(wù)的運行時間,根據(jù)預(yù)測的運行時間將任務(wù)導(dǎo)入到物理機器或虛擬機器中;第二階段,調(diào)度器通過各節(jié)點反饋的狀態(tài)信息,實時監(jiān)控管理各節(jié)點的能耗。實驗階段建立了一個包括了有8臺物理服務(wù)器和24臺虛擬機器的混合集群,運行交互式應(yīng)用和批處理任務(wù)的混合負(fù)載。實驗結(jié)果表明,節(jié)能調(diào)度器調(diào)度下的混合集群相比虛擬集群,平均可以縮短任務(wù)33.4%的運行時間,同時降低12.1%的能耗;而與物理集群相比,雖然損失了14.6%的性能,但是降低了36.2%的能耗。實驗結(jié)果表明一個有著高效調(diào)度機制的混合數(shù)據(jù)中心可以為交互式和批處理任務(wù)提供一種經(jīng)濟有效的方案。
【關(guān)鍵詞】：能耗控制 混合數(shù)據(jù)中心 分布式 資源管理 調(diào)度策略 虛擬化
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP308;TK018
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 背景8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.3 論文主要工作13-14
• 1.4 論文的內(nèi)容安排14-15
• 2 Hadoop關(guān)鍵技術(shù)介紹15-23
• 2.1 Hadoop體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2 Map Reduce計算框架16-19
• 2.3 Hadoop分布式文件系統(tǒng)19-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 混合集群的特性23-30
• 3.1 虛擬集群特點23-24
• 3.2 虛擬化性能開銷24-25
• 3.3 虛擬機資源競爭對于性能的影響25-27
• 3.4 虛擬機的數(shù)據(jù)局部性27-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 4 基于節(jié)能的調(diào)度器設(shè)計與實現(xiàn)30-44
• 4.1 設(shè)計目標(biāo)30-31
• 4.2 調(diào)度器框架31-32
• 4.3 調(diào)度器第一階段32-37
• 4.4 調(diào)度器第二階段37-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 5 實驗分析44-49
• 5.1 測試環(huán)境44
• 5.2 實驗設(shè)計44-46
• 5.3 實驗結(jié)果及分析46-48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 6 總結(jié)49-51
• 6.1 工作總結(jié)49-50
• 6.2 工作展望50-51
• 致謝51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57

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本文編號：746183