發(fā)布時間：2020-03-18 07:46

【摘要】：近年來云服務(wù)提供商數(shù)據(jù)中心的電能消耗在全球總電力消耗占比日益增長。一方面,電能的消耗會帶來大量的環(huán)境污染;另一方面,數(shù)據(jù)中心電能消耗帶來的電費成本占到了云服務(wù)提供商總運營成本的30%以上。如何減少數(shù)據(jù)中心的能耗成為不容忽視的問題。本文采用基于能量感知的多數(shù)據(jù)中心工作流調(diào)度方法最小化電費成本,同時兼顧工作流應(yīng)用執(zhí)行時的能耗優(yōu)化,具有重要的實際意義和應(yīng)用前景。本文研究基于能量感知的地理分布式數(shù)據(jù)中心下的工作流調(diào)度問題�？紤]前驅(qū)數(shù)據(jù)傳輸時間、本地數(shù)據(jù)傳輸時間和不同地區(qū)數(shù)據(jù)中心的電費價格差異,以最小化服務(wù)提供商電費成本為優(yōu)化目標(biāo)。首先,本文在應(yīng)用層面和資源層面分析多數(shù)據(jù)中心下工作流調(diào)度問題的特點和性質(zhì),針對優(yōu)化目標(biāo)和約束條件建立數(shù)學(xué)模型。其次,根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型,本文提出基于能量感知的地理分布式數(shù)據(jù)的云工作流調(diào)度算法(ECWSD)。ECWSD算法包括五個部分:考慮工作流截止時間、工作流應(yīng)用總大小和工作流應(yīng)用緊急程度三種規(guī)則的工作流應(yīng)用排序,基于任務(wù)最大深度的子截止時間劃分,基于Upward Rank、Downward Rank和Hybrid Rank三種排序方法的任務(wù)調(diào)度序列創(chuàng)建,考慮DVFS技術(shù)的虛擬機資源分配和基于變鄰域下降(Variable Neighborhood Descent,VND)的任務(wù)調(diào)度序列調(diào)整。對提交的一批工作流應(yīng)用,本文首先進(jìn)行工作流應(yīng)用排序,然后按排序后的工作流應(yīng)用調(diào)度序列依次為應(yīng)用中每個任務(wù)劃分子截止時間并進(jìn)行任務(wù)排序。其次,根據(jù)任務(wù)調(diào)度序列為每個任務(wù)分配虛擬機資源。在虛擬機資源搜索算法設(shè)計時,本文針對任務(wù)松弛時間的利用分別提出兩種資源搜索策略:1)通過更新后繼任務(wù)的實際開始時間利用任務(wù)松弛時間;2)基于DVFS技術(shù)降低所分配虛擬機資源的執(zhí)行頻率來減少任務(wù)松弛時間,同時可以進(jìn)一步降低虛擬機的能耗,從而降低任務(wù)執(zhí)行時的電費成本。最后,由于工作流應(yīng)用的電費成本跟任務(wù)調(diào)度序列緊密相關(guān),本文提出基于VND的任務(wù)序列更新方法,采用動態(tài)變化的鄰域結(jié)構(gòu)生成新的任務(wù)序列解,并搜索電費成本更低的虛擬機資源。為了驗證所提算法的性能,本文設(shè)計參數(shù)校正和算法對比兩個實驗?zāi)K。首先使用多因素方差分析技術(shù)對算法參數(shù)和排序組合進(jìn)行分析,選取合適的參數(shù)組合和排序規(guī)則;然后通過大量標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)工作流實例對本文提出算法與兩種相關(guān)算法進(jìn)行對比。實驗結(jié)果表明,本文所提出算法在不同截止期程度下,算法性能均明顯優(yōu)于兩個基準(zhǔn)算法。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP308;TM73

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