本文選題：數(shù)據(jù)中心 + 動態(tài)能耗管理　； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2014年12期

【摘要】：隨著云數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模應(yīng)用,其高能耗、高污染等問題日益突出。圍繞數(shù)據(jù)中心的動態(tài)能耗管理(DEM,Dynamic Energy Management)問題,提出了一種基于廣義隨機Petri網(wǎng)(GSPN,Generalized Stochastic Petri Nets)的DEM建模、求解與分析的系統(tǒng)性能評價框架。該框架綜合考慮了多種任務(wù)調(diào)度策略的聯(lián)合應(yīng)用與服務(wù)器工作模式的動態(tài)調(diào)整,設(shè)計了合理的能耗優(yōu)化策略,在保證系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量(Qo S,Quality of Service)的同時,降低了數(shù)據(jù)中心能耗。仿真實驗表明,所建立的性能評價框架,在不同系統(tǒng)負(fù)載下,可實現(xiàn)最佳任務(wù)調(diào)度策略的動態(tài)選擇和服務(wù)器工作模式的動態(tài)切換,相較于隨機調(diào)度策略,所提出的均衡調(diào)度策略和集中調(diào)度策略,分別可降低28%和43%的能耗。
[Abstract]:With the large-scale application of cloud data centers, the problems of high energy consumption and high pollution have become increasingly prominent. In this paper, a system performance evaluation framework based on generalized stochastic Petri network (GSPN / generalized Stochastic Petri Nets) is proposed to model, solve and analyze the dynamic Energy management of data center. The framework synthetically considers the joint application of multiple task scheduling strategies and the dynamic adjustment of the server working mode, and designs a reasonable energy consumption optimization strategy, which can ensure the quality of service of the system and reduce the energy consumption of the data center at the same time. Simulation results show that the proposed performance evaluation framework can realize dynamic selection of optimal task scheduling strategy and dynamic switching of server working mode under different system loads, compared with random scheduling strategy. The proposed balanced scheduling policy and centralized scheduling policy can reduce the energy consumption by 28% and 43% respectively.
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)計算機學(xué)院網(wǎng)絡(luò)文化與數(shù)字傳播北京市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61370065)
【分類號】：TP308;TP301.1

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本文編號：1829618