【摘要】：在IT領(lǐng)域,各種“綠色”計(jì)算技術(shù)也開(kāi)始進(jìn)入科研人員的研究范圍。近些年云計(jì)算作為一種嶄新的計(jì)算模式受到產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。隨著用戶對(duì)云計(jì)算需求的不斷增長(zhǎng),云數(shù)據(jù)中心規(guī)模日益龐大,其能耗問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重,全球數(shù)據(jù)中心在2005年到2010年增加了約56%,美國(guó)數(shù)據(jù)中心的能耗增加了36%。一個(gè)5萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)中心每年消耗的電能超過(guò)1億千瓦時(shí),能耗占了一個(gè)數(shù)據(jù)中心運(yùn)維成本中的40%。在國(guó)內(nèi),通信運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)中心是耗電大戶。到2020年,全球主要云計(jì)算運(yùn)營(yíng)商的能耗將接近2萬(wàn)億千瓦時(shí)。因此,研究云環(huán)境下的節(jié)能技術(shù)有迫切的需求。云計(jì)算能耗問(wèn)題逐漸成為制約云計(jì)算發(fā)展的重要因素,如何降低網(wǎng)絡(luò)能耗,同時(shí)提高網(wǎng)絡(luò)的整體能效是本文的研究重點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)中20%的鏈路承載著80%的流量負(fù)載,這說(shuō)明大部分網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)都是不合理的。另外,大部分網(wǎng)絡(luò)都是采用冗余設(shè)計(jì)來(lái)滿足突發(fā)流量、鏈路擁塞等網(wǎng)絡(luò)突發(fā)問(wèn)題,但是突發(fā)問(wèn)題發(fā)生的概率小,卻因此浪費(fèi)了大量的資源。且大部分的網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法都是單純?yōu)榱斯?jié)能而設(shè)計(jì)的,沒(méi)有考慮休眠鏈路后網(wǎng)絡(luò)的性能是否會(huì)降低,如何提高網(wǎng)絡(luò)能效,同時(shí)盡量保證網(wǎng)絡(luò)的性能變化最小是本文的研究目的。本文基于多目標(biāo)優(yōu)化理論和進(jìn)化算法,在控制層面與數(shù)據(jù)層面分離的背景下,對(duì)適用于不同規(guī)模的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的能效路由策略、休眠策略問(wèn)題進(jìn)行了研究,在保證QoS的基礎(chǔ)上,優(yōu)先提高網(wǎng)絡(luò)能效。本文主要通過(guò)兩方面實(shí)現(xiàn)能效網(wǎng)絡(luò),一是能效路由策略,二是休眠策略。首先根據(jù)最小化網(wǎng)絡(luò)比特能耗及延遲設(shè)計(jì)了多目標(biāo)優(yōu)化模型,提出了基于離散粒子群的能效優(yōu)先路由算法(S-PSO-EERA),并通過(guò)重路由策略保證了網(wǎng)絡(luò)的鏈路最高利用率限制,降低了請(qǐng)求阻塞數(shù)。然后,根據(jù)最小化網(wǎng)絡(luò)比特能耗最大化網(wǎng)絡(luò)休眠鏈路數(shù)設(shè)計(jì)了多目標(biāo)優(yōu)化模型,提出了基于多目標(biāo)遺傳算法和流重定向的多目標(biāo)能效優(yōu)先路由算法(NSGAII-FR-EERA)。算法內(nèi)容包括基于多目標(biāo)遺傳算法的能效路由策略(NSGAII-EERA)和基于流重定向的鏈路休眠策略(FR-LSA)兩部分。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)針對(duì)不同規(guī)模網(wǎng)絡(luò)、不同流量負(fù)載變化的情況分析了網(wǎng)絡(luò)的能效情況,以及網(wǎng)絡(luò)的性能,并與經(jīng)典路由算法、休眠算法進(jìn)行了對(duì)比分析。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的兩種基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)能效優(yōu)先路由算法具有可行性、有效性和可擴(kuò)展性。
[Abstract]:In the field of IT, various "green" computing technologies have also begun to enter the research scope of researchers. In recent years, cloud computing, as a new computing model, has been widely concerned by industry and academia. With the increasing demand of users for cloud computing, the scale of cloud data center is becoming larger and larger, and its energy consumption problem is becoming more and more serious. The global data center increased by about 56 percent from 2005 to 2010, and the energy consumption of data center in the United States increased by 36 percent. A data center with 50,000 nodes consumes more than 100 million kilowatt-hours of electricity a year, accounting for 40 percent of the operation and maintenance costs of a data center. In China, the data center of communication operators is a large power consumer. By 2020, the world's leading cloud computing operators will consume nearly 2 trillion kilowatt-hours. Therefore, there is an urgent need to study energy saving technology in cloud environment. Cloud computing energy consumption has gradually become an important factor restricting the development of cloud computing. How to reduce network energy consumption and improve the overall energy efficiency of the network is the focus of this paper. It is found that 20% of the links in the current network carry 80% of the traffic load, which indicates that the design of most networks is unreasonable. In addition, most networks use redundant design to meet burst traffic, link congestion and other network burst problems, but the probability of burst problems is small, so a lot of resources are wasted. And most of the network energy saving algorithms are designed only for energy saving, without considering whether the performance of the network will be reduced after the dormant link, how to improve the network energy efficiency, and how to ensure the minimum performance change of the network is the purpose of this paper. Based on the theory of multi-objective optimization and evolutionary algorithm, this paper studies the efficient routing strategy and dormancy strategy suitable for different scale cloud computing networks under the background of separation of control level and data level. On the basis of ensuring QoS, priority is given to improving network energy efficiency. This paper mainly realizes energy efficiency network through two aspects, one is efficient routing strategy, the other is dormancy strategy. Firstly, a multi-objective optimization model is designed according to minimizing the bit energy consumption and delay of the network, and an energy efficiency priority routing algorithm based on discrete particle swarm optimization (S-PSO-EERA) is proposed, and the maximum utilization limit of the network link is guaranteed by rerouting strategy, and the number of request blocking is reduced. Then, a multi-objective optimization model is designed according to the minimum network bit energy consumption maximization network dormancy link number, and a multi-objective energy efficiency priority routing algorithm (NSGAII-FR-EERA) based on multi-objective genetic algorithm and flow redirection is proposed. The algorithm includes two parts: efficient routing strategy based on multi-objective genetic algorithm (NSGAII-EERA) and link dormancy strategy based on flow redirection (FR-LSA). Finally, the energy efficiency of the network and the performance of the network are analyzed by simulation experiments for different scale networks and different traffic loads, and compared with the classical routing algorithm and dormancy algorithm. The simulation results show that the two multi-objective energy efficiency priority routing algorithms based on evolutionary algorithm are feasible, effective and extensible.
【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)】：TP3

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本文編號(hào)：2512589