近年來,隨著云計算、移動互聯(lián)網、大數據的迅猛發(fā)展,全球范圍內新一代云數據中心正處在一個高速建設期。為了滿足日益增長的互聯(lián)網業(yè)務的資源需求,作為重要載體的云數據中心仍在不斷的高速膨脹,然而越來越多的IT設備使得運營商等企業(yè)不得不面臨著一個高能耗、高成本的嚴峻問題。本文從云數據中心承載的業(yè)務類型、系統(tǒng)架構及多地域部署等方面出發(fā),根據大規(guī)模并行任務調度,虛擬機在線遷移及多地域能耗成本差異化等特點,展開云數據中心中能耗成本感知的調度算法研究。主要解決了大規(guī)模并行任務能耗最小化問題；基于虛擬機動態(tài)融合能耗最小化問題；跨地域多數據中心能耗成本最小化問題。主要貢獻如下：（1）針對云數據中心大規(guī)模并行任務的能耗問題,以減少任務執(zhí)行的能耗開銷為目標,建立云數據中心環(huán)境下基于動態(tài)電壓頻率調節(jié)（Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS）技術的并行任務調度模型。本文結合了并行任務和DVFS的特點,提出了局部最優(yōu)拉伸（Partial Optimal Scaling, POS）機制,并通過理論證明了該機制充分利用了DVFS和并行任務的特點,最大程度減少任務執(zhí)行的能耗開... 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：118 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

云數據中心總體架構

該類計算任務在規(guī)模和可靠性上要求不高，一般采用低成本的集成服務器完成執(zhí)行，數據中心通過廉價服務器的規(guī)模化為該類計算需求提供低成本的計算能力；第二類是面向金融電信等領域的高性能、穩(wěn)定可靠的高端計算，該類計算主要處理緊稱合計算任務，并要求保證7*24小時的高可用性和高可靠性，該類計算通常使用企業(yè)級大型服務進行支撐；第三類是面向科學計算、生物工程等的高性能計算，要求具有超越普通計算的超算能力完成任務的執(zhí)行，該類計算的硬件基礎是一體化的高性能集群設備。目前，公有云大部分為第一類型的主機架構，第二、三類主機架構一般只出現(xiàn)在針對特定領域的私有云解決方案中。2.1.2.4云數據中心存儲系統(tǒng)架構目前，互聯(lián)網的數據量呈現(xiàn)爆炸式增長，數據總量呈指數級別上升，云數據中心需要有足夠的容量以適應不斷增長的數據存儲需求。在存儲系統(tǒng)架構上，不僅要求系統(tǒng)容量大而且還要求可擴展性好，可以根據數據量的增長提供無縫的容量擴容。分布式存儲是當前的一個重要趨勢。目前該類存儲技術有如下兩種：

北京郵電大學博士學位論文 第二章云數據中心相關技術和調度問題研究綜述臺Master和若干臺ChunkServer組成。2)存儲區(qū)域網絡（Storage Area Network，SAN)系統(tǒng)SAN是一種連接外接存儲設備和服務器的網絡架構。通常采用的技術包括光纖通道技術、磁盤陣列技術等。網絡架構如圖2-3所示，SAN的一個重要特點是連接到服務器的存儲設備會被操作系統(tǒng)認為是直接鏈接的存儲設備，因此SAN可以達到所有服務器的共享存儲資源。存儲器的共享簡化了存儲器的維護工作，提高了管理的靈活性，有助于提高存儲系統(tǒng)的傳輸速度，具有更好的擴展性和可靠性。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]云計算數據中心的新能源應用:研究現(xiàn)狀與趨勢[J]. 鄧維,劉方明,金海,李丹.  計算機學報. 2013(03)
[2]粒子群優(yōu)化算法綜述[J]. 黃少榮.  計算機工程與設計. 2009(08)



本文編號：3033586