本文選題：云計算 + 數(shù)據(jù)中心　； 參考：《電子科技大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：云計算時代。如何對數(shù)據(jù)中心的資源進行高(?)和經(jīng)濟的管理是一個具有挑戰(zhàn)性的問題.數(shù)據(jù)中心消耗了大量的能源,同時帶來了環(huán)境污染-因此設(shè)計合理的節(jié)能調(diào)度算法對數(shù)據(jù)中心的資源進行管理,降低數(shù)據(jù)中心的能耗、減少運營成本具有十分重要的意義. 為了降低數(shù)據(jù)中心的能耗,本文對物理服務(wù)器的能耗進行了大量實驗和數(shù)據(jù)分析,得出了數(shù)據(jù)中心能耗的計算模型,在此基礎(chǔ)上設(shè)計了離線延時節(jié)能和在線延時遷(?)節(jié)能兩種調(diào)度算法.算法主要特點包括考慮了虛擬機的生命周期問題,考慮了(?)線和在線兩種不同的應(yīng)用場景,并且在調(diào)度過程中考慮了延時的因素.算法通過對虛擬機任務(wù)請求的合理分配和遷移使數(shù)據(jù)中心在調(diào)虛過程中開啟的物理服務(wù)器的數(shù)量和時間盡量減少,最后達到節(jié)能的效果, 最后通過和其他的四種節(jié)能調(diào)度算法的對比,發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心總能耗,數(shù)據(jù)中心開啟的物理機數(shù)量最大值.數(shù)據(jù)中心開啟的物理機的總時間、數(shù)據(jù)中心拒絕的任務(wù)請求數(shù)量等多個參數(shù)的對比中。本文設(shè)計的兩種節(jié)能調(diào)度算法都有明顯的優(yōu)勢.在相同虛擬機任務(wù)請求的情況下這兩種節(jié)能調(diào)度算法數(shù)據(jù)中心的總能耗最少,使用的物理機資源最少。同時拒絕的任務(wù)請求數(shù)量也最少。
[Abstract]:Cloud computing age. How to raise the resources of the data center (?) And economic management is a challenging issue. The data center consumes a lot of energy and brings environmental pollution at the same time. Therefore, it is very important to design a reasonable energy saving scheduling algorithm to manage the resources of the data center, reduce the energy consumption of the data center and reduce the operating cost. In order to reduce the energy consumption of the data center, this paper makes a lot of experiments and data analysis on the energy consumption of the physical server, obtains the calculation model of the energy consumption of the data center, and designs the off-line delay energy saving and the on-line delay transfer (?) Energy saving two scheduling algorithms. The main features of the algorithm include taking into account the life cycle of virtual machine and considering (?) There are two different application scenarios, line and online, and the delay factor is taken into account in the scheduling process. The algorithm minimizes the number and time of physical servers opened by the data center in the process of adjusting virtual machine by reasonably allocating and migrating the task requests of virtual machine. Finally, the effect of energy saving is achieved. Finally, by comparing with other four energy-saving scheduling algorithms, it is found that the maximum number of physical machines opened in the data center is the total energy consumption of the data center. Data center turned on the total time of the physical machine, data center refused the number of task requests and so on in the comparison of multiple parameters. The two energy-saving scheduling algorithms designed in this paper have obvious advantages. In the case of the same virtual machine task request, the data center of these two energy-saving scheduling algorithms has the least total energy consumption and the least physical machine resources. At the same time, the number of task requests refused is the least.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP308

【共引文獻】

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本文編號：2110914