本文關(guān)鍵詞：兼顧負(fù)載均衡的虛擬機(jī)節(jié)能調(diào)度算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)軟硬件和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,云計(jì)算技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。各種不同規(guī)模的云數(shù)據(jù)中心在世界范圍內(nèi)普及開來。然而,如此數(shù)量龐大的云數(shù)據(jù)中心帶來的是一個嚴(yán)重的能源消耗問題。因此,設(shè)計(jì)合理有效的節(jié)能算法和策略對減少數(shù)據(jù)中心能耗,節(jié)省運(yùn)行成本和保護(hù)環(huán)境具有非常重要的意義。本文從數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度系統(tǒng)任務(wù)分配機(jī)制出發(fā),基于GreenCloud模擬系統(tǒng)提供的云數(shù)據(jù)中心各設(shè)施精確的能耗模型,提出了同時適合單數(shù)據(jù)中心和多數(shù)據(jù)中心的離線延時節(jié)能并負(fù)載均衡調(diào)度和在線延時遷移節(jié)能并負(fù)載均衡調(diào)度兩種算法。兩種調(diào)度算法均采用了延時分配的思想來盡量減少開啟的服務(wù)器數(shù)量以減少中心能耗。對于在線調(diào)度系統(tǒng),考慮到數(shù)據(jù)中心用戶任務(wù)請求少的時候,本文運(yùn)用遷移技術(shù)將資源利用率低的服務(wù)器上的任務(wù)分配到利用率高的服務(wù)器中繼續(xù)執(zhí)行以減少開啟的服務(wù)器。同時,為了保持負(fù)載均衡,當(dāng)服務(wù)器的使用率或分配后利用率高于70%時,就不再給該服務(wù)器分配任務(wù)。通過對比本文的兩種算法和其他四種節(jié)能調(diào)度算法,測試所有算法在數(shù)據(jù)中心總能耗、中心開啟的總服務(wù)器數(shù)量、中心開啟的服務(wù)器總運(yùn)行時間、資源調(diào)度算法的總運(yùn)行時間、算法拒絕任務(wù)請求數(shù)量和負(fù)載不均衡度六個方面的性能。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明本文的兩種節(jié)能算法的數(shù)據(jù)中心總能耗最少,需要的服務(wù)器最少,服務(wù)器運(yùn)行時間最少、消耗的資源最少,同時很好地保證了中心負(fù)載均衡,達(dá)到了算法設(shè)計(jì)的目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：云數(shù)據(jù)中心 節(jié)能調(diào)度 負(fù)載均衡 GreenCloud
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-21
• 1.1 研究背景及研究意義10-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.3 本文主要工作19
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排19-21
• 第二章 云數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡及節(jié)能調(diào)度算法相關(guān)研究21-29
• 2.1 云數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡基本概念21
• 2.2 幾種典型負(fù)載均衡調(diào)度算法21-25
• 2.2.1 資源輪轉(zhuǎn)分配算法21-22
• 2.2.2 加權(quán)輪轉(zhuǎn)算法22-23
• 2.2.3 最小負(fù)載優(yōu)先法23-24
• 2.2.4 加權(quán)最小負(fù)載優(yōu)先法24-25
• 2.3 幾種典型節(jié)能調(diào)度算法25-27
• 2.3.1 輪轉(zhuǎn)調(diào)度節(jié)能算法25
• 2.3.2 MBFD節(jié)能調(diào)度算法25-26
• 2.3.3 離線不延時節(jié)能算法26
• 2.3.4 離線負(fù)載跨度最大節(jié)能算法26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-29
• 第三章 云數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度模擬系統(tǒng)介紹及能耗模型測定評估29-48
• 3.1 數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度模擬系統(tǒng)簡介29
• 3.2 幾種典型資源調(diào)度模擬系統(tǒng)29-46
• 3.2.1 CLOUDSIM模擬系統(tǒng)29-31
• 3.2.1.1 CLOUDSIM簡介29-30
• 3.2.1.2 CLOUDSIM體系結(jié)構(gòu)30-31
• 3.2.1.3 CLOUDSIM任務(wù)調(diào)度建模31
• 3.2.2 CLOUDANALYST模擬系統(tǒng)31-34
• 3.2.2.1 CLOUDANALYST背景和功能31-32
• 3.2.2.2 CLOUDANALYST軟件特性32
• 3.2.2.3 CLOUDANALYST主要模型和組件介紹32-34
• 3.2.3 ICANCLOUD模擬系統(tǒng)34-38
• 3.2.3.1 ICANCLOUD簡介34-35
• 3.2.3.2 ICANCLOUD體系架構(gòu)35-37
• 3.2.3.3 ICANCLOUD與CLOUDSIM性能對比37-38
• 3.2.4 GREENCLOUD模擬系統(tǒng)38-41
• 3.2.4.1 GREENCLOUD簡介38-39
• 3.2.4.2 GREENCLOUD體系結(jié)構(gòu)39-41
• 3.2.4.3 GREENCLOUD能耗模型41
• 3.2.5 CLOUDSCHED模擬系統(tǒng)41-46
• 3.2.5.1 CLOUDSCHED簡介41
• 3.2.5.2 CLOUDSCHED體系架構(gòu)41-42
• 3.2.5.3 CLOUDSCHED度量指標(biāo)42-44
• 3.2.5.4 CLOUDSCHED與CLOUDSIM性能對比44-46
• 3.3 現(xiàn)有模擬系統(tǒng)對比46-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 多數(shù)據(jù)中心兼顧負(fù)載均衡的節(jié)能調(diào)度算法分析與設(shè)計(jì)48-66
• 4.1 多數(shù)據(jù)中心模型架構(gòu)48-49
• 4.2 算法簡介49-56
• 4.2.1 資源調(diào)度過程49-50
• 4.2.2 算法大致思想50-52
• 4.2.3 用戶請求描述52-54
• 4.2.4 調(diào)度資源描述54-55
• 4.2.5 算法輸入和輸出55-56
• 4.3 離線延時節(jié)能并負(fù)載均衡調(diào)度算法56-60
• 4.3.1 離線延時算法步驟56-58
• 4.3.2 離線延時算法流程圖58
• 4.3.3 離線延時算法核心實(shí)現(xiàn)代碼58-60
• 4.4 在線延時遷移節(jié)能并負(fù)載均衡調(diào)度算法60-64
• 4.4.1 在線延時遷移算法步驟61-63
• 4.4.2 在線延時遷移算法流程圖63
• 4.4.3 在線延時遷移算法核心實(shí)現(xiàn)代碼63-64
• 4.5 本章小結(jié)64-66
• 第五章 算法模擬測試66-76
• 5.1 算法測試簡介66-67
• 5.2 六種節(jié)能并負(fù)載均衡調(diào)度算法比較67-75
• 5.2.1 負(fù)載變化時的節(jié)能算法性能比較67-72
• 5.2.2 高負(fù)載時的節(jié)能算法性能比較72-75
• 5.3 本章小結(jié)75-76
• 第六章 結(jié)論76-78
• 6.1 本文的主要貢獻(xiàn)76-77
• 6.2 下一步工作的展望77-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-82
• 攻碩期間取得的研究成果82-83

【相似文獻(xiàn)】

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