【摘要】：云計(jì)算由于擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力、高擴(kuò)展性、低服務(wù)成本及易訪問性等優(yōu)點(diǎn),正在成許多應(yīng)用的首先平臺。隨著用戶需求的增長與變化,云計(jì)算中心的規(guī)模也越來越大,服務(wù)模式也在變化,但與之伴隨的是能耗急劇增長,系統(tǒng)資源的配置優(yōu)化變得越來越復(fù)雜。類似于水、電之類的公用服務(wù)事業(yè),云計(jì)算的目標(biāo)也是建立一種為用戶提供計(jì)算資源的公用服務(wù)。因此,如何對云計(jì)算中的任務(wù)與資源配置進(jìn)行優(yōu)化,使用戶服務(wù)質(zhì)量得到保證的同時又提高云服商的收益,已成為當(dāng)前云計(jì)算研究中的一個熱點(diǎn)問題。本文從能耗管理、負(fù)載平衡、定價策略及計(jì)算資源供給等幾個方面研究云計(jì)算環(huán)境下的資源配置優(yōu)化方法。針對處理性能、能耗成本在不同應(yīng)用場景下的優(yōu)化目標(biāo),及多類型虛擬機(jī)定價與分配問題,兼顧云服務(wù)商的經(jīng)濟(jì)收益與云用戶的滿意度,結(jié)合博弈理論提出了相應(yīng)的資源配置優(yōu)化策略及求解算法。本文的主要研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)包括如下:本文首先研究云數(shù)據(jù)中心的能耗與性能權(quán)衡問題。我們把云計(jì)算中的負(fù)載均衡模擬為一個多服務(wù)器系統(tǒng)之間的合作博弈問題。該問題在云用戶可接受任務(wù)平均響應(yīng)時間約束下,求解云數(shù)據(jù)中心能耗最小化的任負(fù)載均衡方案。在我們的模型中,各個多服務(wù)器系統(tǒng)為博弈的參與者,它們以任務(wù)平均響應(yīng)時間最小化為目標(biāo),通過合作方式均衡負(fù)載資源的分配,使得系統(tǒng)總平均響應(yīng)時間最短。我們采用M/M/C排隊(duì)模型模擬多服務(wù)器系統(tǒng)的工作,導(dǎo)出各個參與者的效用函數(shù),基于納什競價解(NBS,Nash bargaining solution)的概念及貪心式計(jì)算資源節(jié)能供給策略,提出了一個可保證用戶處理性能的節(jié)能云數(shù)據(jù)中心任務(wù)分配算法。由于納什競價解可以求得全局最優(yōu)解,因此我們所提算法在同等能耗下,可以獲得更好的處理性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示了我們所提方法在能耗與性能兩者之間權(quán)衡的有效性。其次,我們將能耗感知的云計(jì)算資源配置問題模擬為一個Stackelberg博弈。其中,系統(tǒng)的監(jiān)控者扮演博弈中的領(lǐng)導(dǎo)者(Leader),他先行決策,在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下通過調(diào)整系統(tǒng)資源供給,減少不必要的能耗使自己的收益最大化。與之相對的是,任務(wù)調(diào)度代理扮演博弈中的跟隨者(Followers),跟隨領(lǐng)導(dǎo)者的決策后行行動,他們以獲得最優(yōu)處理性能為目標(biāo)選擇任務(wù)放置點(diǎn)。在領(lǐng)導(dǎo)者給定資源配置的情況下,多個任務(wù)調(diào)度代理間的計(jì)算資源競爭行為又被模擬為一個去中心化的非合作博弈。相應(yīng)的算法被提出去實(shí)現(xiàn)我們所提的模型。此外,在我們的方法中,領(lǐng)導(dǎo)者在不同負(fù)載下的的資源供應(yīng)決策結(jié)果可先存儲在最優(yōu)資源配置表中,當(dāng)系統(tǒng)負(fù)載變化時,領(lǐng)導(dǎo)者不需再次計(jì)算,只需依據(jù)當(dāng)前負(fù)載率查表即可以獲得最優(yōu)資源配置方案。所提算法具有相對低的計(jì)算復(fù)雜度及分布式執(zhí)行特征,因此易于實(shí)現(xiàn)且有助于提高系統(tǒng)的可靠性與健壯性。通過實(shí)驗(yàn)分析評估,在維持相同服務(wù)質(zhì)量的同時,可以獲得更好的節(jié)能效果。然后,我們考慮邊緣云計(jì)算(Edge cloud computing)場景下的資源優(yōu)化問題,把多個用戶間的資源競爭模擬為一個非合作博弈,用戶作為博弈的參與者,目標(biāo)是尋找合適的任務(wù)卸載策略使自己任務(wù)的平均響應(yīng)時間最小。在我們的研究中,先以排隊(duì)模型建立用戶的效用函數(shù),對所形成的博弈問題證明了納什均衡點(diǎn)的存在,借助于納什競價的概念求解每個用戶取得最優(yōu)目標(biāo)的任務(wù)卸載方案,最終為研究問題設(shè)計(jì)了一個低復(fù)雜計(jì)算度的分布式任務(wù)分配算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們所提的方法,能夠較快到達(dá)納什均衡點(diǎn),在任務(wù)平均響應(yīng)時間上,可以取得較好的性能。最后,我們從博弈機(jī)制設(shè)計(jì)的角度考慮了云計(jì)算環(huán)境下的多類型虛擬機(jī)分配與定價問題,提出了一個組合拍賣機(jī)制來解決該問題。為了拍賣時統(tǒng)一不同用戶的虛擬機(jī)資源請求評估差異,我們采用多屬性決策技術(shù)(Multiple criteria decision making technique)量化各類虛擬機(jī)資源。所提機(jī)制組合了兩個基本思想:一致性評估(Consensus Estimate),可以避免市場操控從而獲得近似最優(yōu)目標(biāo)收益;收益分享(Revenue Extraction),決定競價勝出者(Winner)及在勝出者間平等劃分由一致性評估所產(chǎn)生的最優(yōu)目標(biāo)收益�；谶@兩種思想,我們所提拍賣機(jī)制具有無妒忌屬性與可信屬性。在無妒忌屬性下所有用戶獲得平等對待,保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性;可信性使用戶的支配策略為報告真實(shí)價格,保證了云服務(wù)商的利益最大化。此外,我們所提機(jī)制擁有相對低的計(jì)算復(fù)雜度,特別適用于要求在短時間窗口決策的拍賣場景,如大規(guī)模云市場的虛擬機(jī)定價與分配。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP302;O225

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