【摘要】：隨著云計算技術(shù)的不斷成熟，數(shù)據(jù)中心也隨之發(fā)展�，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不僅是一個簡單的服務(wù)器統(tǒng)一托管、維護的場所，它已經(jīng)演變成一個集大數(shù)據(jù)量運算和存儲為一體的高性能計算機的集中地。但隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大以及碳排放量和電費的不斷激增，數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日益突出。 為了能夠降低數(shù)據(jù)中心的能耗，人們先是花費大量精力在降低數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器能耗、支持IT設(shè)備的電力系統(tǒng)能耗和制冷設(shè)備能耗上，但隨著數(shù)據(jù)中心中的服務(wù)器和制冷設(shè)備在能源消耗上變得越來越有效率，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（比如交換機）消耗的能源量卻在不斷增加。尤其是最近兩年，e-science研究變得越來越熱門，數(shù)據(jù)中心中需要進行大數(shù)據(jù)處理的任務(wù)變得越來越多，數(shù)據(jù)中心服務(wù)器之間的通信量已經(jīng)遠遠超過與用戶的交互量，并有繼續(xù)增大的趨勢，這就使得如果能夠通過有效地為每個任務(wù)選擇處理服務(wù)器并為任務(wù)之間的數(shù)據(jù)傳輸選擇好路由，就可以有效地提高數(shù)據(jù)中心資源的利用率從而將不在工作狀態(tài)的設(shè)備關(guān)閉，最終達到節(jié)約能耗的目的。因此，從數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)調(diào)度層面上降低能耗已經(jīng)變得越來越有意義。 本文主要針對工作流應(yīng)用，研究如何在滿足用戶截止時間要求的前提下，，通過有效地網(wǎng)絡(luò)調(diào)度來最小化數(shù)據(jù)中心的能耗。網(wǎng)絡(luò)調(diào)度主要包括為工作流應(yīng)用中的每個計算任務(wù)選擇服務(wù)器資源以及為每個傳輸任務(wù)選擇路由并分配帶寬資源。由于云工作流應(yīng)用的不斷增多使得數(shù)據(jù)中心服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸變得越來越頻繁，而數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)狀又需要在非峰值時間段關(guān)閉數(shù)據(jù)中心內(nèi)大部分的空閑資源，只留下一部分以應(yīng)付突發(fā)情況，所以傳統(tǒng)的任務(wù)資源匹配算法只考慮處理能耗就已經(jīng)顯得過于片面�；谏鲜鰡栴}，本文首先針對數(shù)據(jù)中心的樹狀拓撲，提出了一種改進的能夠最小化工作流應(yīng)用完成時間的調(diào)度算法，它有效地避免了路由數(shù)過多造成的時間復(fù)雜度較高的情況；然后根據(jù)用戶定義的截止時間與最短完成時間之間的時間冗余，針對云工作流應(yīng)用的特點，提出了一種新的啟發(fā)式節(jié)能調(diào)度算法（EBS），它能夠在滿足用戶截止時間要求的前提下，最小化數(shù)據(jù)中心的總處理能耗；最后在不同的工作流模型、不同的數(shù)據(jù)中心資源配置和不同的網(wǎng)絡(luò)負載情況下對EBS算法的性能進行了仿真驗證，仿真結(jié)果證明了算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP308

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本文編號：2537815