發(fā)布時(shí)間：2020-12-14 07:57

　　能耗問(wèn)題是云計(jì)算平臺(tái)的一個(gè)重要問(wèn)題,隨著云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展、云計(jì)算中心規(guī)模的日益擴(kuò)大,其能耗開(kāi)銷(xiāo)變得愈加嚴(yán)重。其中,虛擬化技術(shù)是改善云計(jì)算中心能耗問(wèn)題的重要方式,通過(guò)部署虛擬機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)的資源配置平衡,能夠達(dá)到節(jié)能的目的。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)云平臺(tái)中的兩種不同類(lèi)型的任務(wù),以虛擬機(jī)遷移為研究?jī)?nèi)容,提出了兩種不同的遷移策略,來(lái)達(dá)到降低云平臺(tái)的能耗和提升能效的目標(biāo),本文的主要工作內(nèi)容包括以下兩方面:(一)針對(duì)計(jì)算密集型任務(wù)的虛擬機(jī)集群,本文提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的虛擬機(jī)遷移策略,將虛擬機(jī)遷移抽象為二維裝箱問(wèn)題。通過(guò)改進(jìn)遺傳算法的選擇交叉變異過(guò)程,對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。在H3C的云實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行本文提出策略的驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)遺傳算法對(duì)計(jì)算密集型任務(wù)云計(jì)算集群的能效提升顯著,節(jié)約能耗在8.9%~10.3%之間。(二)針對(duì)同時(shí)具有網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和計(jì)算密集型任務(wù)的虛擬機(jī)集群,本文提出了一種改進(jìn)模擬退火算法作為具有網(wǎng)絡(luò)服務(wù)型云計(jì)算環(huán)境的能效提升策略,從降低虛擬機(jī)間的數(shù)據(jù)流量和降低云環(huán)境的能耗進(jìn)行考慮,將虛擬機(jī)遷移過(guò)程抽象為三維裝箱問(wèn)題。在H3C的云實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行本文提出策略的驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)表明... 

【文章來(lái)源】：河南大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

云計(jì)算框架結(jié)構(gòu)

圖 2-2 全球年度服務(wù)器支出 公司對(duì)全球 IDC 服務(wù)器支出的數(shù)據(jù)分析如圖 2-2。由圖可知，云計(jì)算數(shù)據(jù)出主要為三個(gè)方面：電力及冷卻費(fèi)用，服務(wù)器維護(hù)和人工管理成本以及新在 1996-2010 年中，電力消耗和集群的維護(hù)成本在不斷的增高，新硬件的不大。通過(guò)這三個(gè)方面進(jìn)行云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降耗的可能性分析，電力及冷卻能耗方面：隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大，集群所需要的電力制冷費(fèi)用也在不斷的增加，存在這降低能耗的可能性。管理維護(hù)方面：隨著人力成本的不斷上升，管理和維護(hù)集群的費(fèi)用也在不過(guò)虛擬化技術(shù)和改進(jìn)集群的管理方式，可以進(jìn)一步的降低管理維護(hù)費(fèi)用，相對(duì)較大。硬件成本方面：隨著硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，摩爾定律仍適用于現(xiàn)今的情況，斷的降低，且根據(jù)圖 2-2 顯示進(jìn)一步降低硬件成本的可能性比較小。文獻(xiàn)[22]，云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的電力消耗分布如圖 2-3，可以看出數(shù)據(jù)中心中

圖 2-3 數(shù)據(jù)中心的電力消耗分布本文為了更清晰的闡述能效提升策略，將云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗問(wèn)題分割為兩個(gè)方面：集群服務(wù)器物理機(jī)能源消耗和基礎(chǔ)設(shè)施能源消耗。物理機(jī)能源消耗指物理機(jī)消耗的電能，是本文的研究?jī)?nèi)容；基礎(chǔ)設(shè)施能耗包括云計(jì)算中心的空調(diào)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、電源系統(tǒng)和制冷系統(tǒng)以及網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)等 IT 設(shè)備的能源消耗。隨著云計(jì)算數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大，集群中物理機(jī)數(shù)量也在不斷增加，數(shù)據(jù)中心對(duì)應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施的資源消耗不斷增長(zhǎng)，集群消耗的電量也在不斷增加。目前大多數(shù)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的資源利用率并不高，集群中的大多數(shù)物理機(jī)長(zhǎng)時(shí)間處于利用率極低或空閑狀態(tài)，利用率極低的物理機(jī)中的沒(méi)有進(jìn)行虛擬機(jī)遷移，空閑物理機(jī)也沒(méi)有進(jìn)行停機(jī)處理。這樣不僅不能夠?yàn)閿?shù)據(jù)中心的執(zhí)行效率作出貢獻(xiàn)，還消耗了大量資源，因此如何能夠高效地提高數(shù)據(jù)中心利用率和降低利用率低下物理機(jī)數(shù)量的亟待解決問(wèn)題。2.2.2 能效提升策略本文云平臺(tái)的能效提升策略主要針對(duì)于云計(jì)算集群中物理機(jī)，在云計(jì)算數(shù)據(jù)規(guī)模一

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗成本建模與優(yōu)化研究[D]. 張樹(shù)本.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[2]云數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)放置和實(shí)時(shí)遷移研究[D]. 馬飛.北京交通大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于三維裝箱問(wèn)題的混合遺傳模擬退火算法的改進(jìn)[D]. 陳麗.鄭州大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2916105