本文關(guān)鍵詞：面向最小能耗的服務(wù)器整合方案研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虛擬化技術(shù)與云計算技術(shù)相結(jié)合,幫助云計算供應(yīng)商構(gòu)建了更便捷、可靠以及規(guī)模更大的新型數(shù)據(jù)中心。但是當(dāng)服務(wù)器數(shù)量不斷增加時,某些服務(wù)器可能會出現(xiàn)低負(fù)載的情況,研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)服務(wù)器負(fù)載較低時,比如CPU利用率為10%左右,那么服務(wù)器的能耗也將是滿載時的50%以上,因此會對資源及能耗造成大量浪費。傳統(tǒng)的服務(wù)器整合方法可以將多個負(fù)載(虛擬機)整合到同一臺服務(wù)器上,關(guān)閉空閑的服務(wù)器,達(dá)到節(jié)能目的。但是存在三個方面的不足：選擇待整合服務(wù)器時,僅從服務(wù)器的層級來判斷,評估比較粗糙；未充分考慮整合過程中的代價問題；沒有對整合前后的系統(tǒng)能耗進行精確計算。本文在分析傳統(tǒng)整合方法的基礎(chǔ)上,提出了面向最小能耗的服務(wù)器整合問題,并設(shè)計了解決方案。整合方案的重點是：待整合服務(wù)器和目的服務(wù)器的選擇以及整合前后能耗的精確計算。根據(jù)各服務(wù)器及其上部署的虛擬機的資源和性能數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)能耗模型,精確計算能耗；根據(jù)服務(wù)器的多個評價指標(biāo)來選擇待整合服務(wù)器；通過從全局的角度考察所有虛擬機的資源需求及服務(wù)器資源剩余情況,利用動態(tài)裝箱算法使服務(wù)器的數(shù)量減到最少。因此本文的研究過程為：根據(jù)服務(wù)器的CPU利用率判定整合時機后,首先利用主成分分析法選擇影響能耗的主成分,然后構(gòu)建系統(tǒng)能耗模型,并對模型進行優(yōu)化,最后精確計算能耗；進而以節(jié)約能耗為目的,通過基于多目標(biāo)決策的待整合服務(wù)器選擇算法,選擇待整合的服務(wù)器；用全局動態(tài)裝箱算法選擇目的服務(wù)器;從而完成面向最小能耗的服務(wù)器整合方案,根據(jù)整合方案執(zhí)行整合,關(guān)閉源服務(wù)器,完成整合。最后通過實驗對該整合方案的可行性與有效性進行驗證。實驗結(jié)果表明本文構(gòu)建的系統(tǒng)能耗模型預(yù)測能耗具有較高的準(zhǔn)確性,設(shè)計的面向最小能耗的服務(wù)器整合方案具有一定的可行性和有效性。通過對整合前后的系統(tǒng)能耗以及整合過程中消耗的能耗與傳統(tǒng)方法對比,驗證了本文設(shè)計的整合方案的實用性與合理性。
【關(guān)鍵詞】：服務(wù)器整合 系統(tǒng)能耗模型 多目標(biāo)決策 全局動態(tài)裝箱 最小能耗
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP368.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 服務(wù)器整合方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容12-13
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 研究基礎(chǔ)14-22
• 2.1 服務(wù)器整合14-15
• 2.2 多目標(biāo)決策方法15-16
• 2.3 虛擬機遷移16-19
• 2.4 裝箱問題19-20
• 2.5 本章小結(jié)20-22
• 第3章 面向最小能耗的服務(wù)器整合過程22-30
• 3.1 面向最小能耗的服務(wù)器整合問題的提出22-24
• 3.2 面向最小能耗的服務(wù)器整合過程24-26
• 3.3 關(guān)鍵問題26-29
• 3.3.1 系統(tǒng)能耗的計量27-28
• 3.3.2 待整合服務(wù)器的選擇28
• 3.3.3 目的服務(wù)器的選擇28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第4章 系統(tǒng)能耗模型的建立與評估30-48
• 4.1 建立系統(tǒng)能耗模型的研究思路30-32
• 4.2 系統(tǒng)能耗模型的構(gòu)建32-43
• 4.2.1 能耗模型的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)32-35
• 4.2.2 系統(tǒng)能耗的特征分析35-38
• 4.2.3 能耗基本模型的構(gòu)建38-39
• 4.2.4 能耗模型的優(yōu)化39-41
• 4.2.5 能耗模型的訓(xùn)練41-43
• 4.3 系統(tǒng)能耗評估實驗分析43-47
• 4.3.1 實驗環(huán)境43-44
• 4.3.2 實驗結(jié)果分析44-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 面向最小能耗的服務(wù)器整合方案48-72
• 5.1 待整合服務(wù)器選擇指標(biāo)評價48-55
• 5.1.1 虛擬機綜合評價49-54
• 5.1.2 服務(wù)性能評價54-55
• 5.2 基于多目標(biāo)決策的待整合服務(wù)器選擇方法55-60
• 5.2.1 待整合服務(wù)器選擇策略55-56
• 5.2.2 基于改進AHP的主觀權(quán)重的計算56-58
• 5.2.3 基于信息熵權(quán)法的客觀權(quán)重的計算58-59
• 5.2.4 綜合權(quán)重計算及待整合服務(wù)器的綜合評判59-60
• 5.3 基于全局動態(tài)裝箱算法的目的服務(wù)器選擇方法60-64
• 5.3.1 目的服務(wù)器選擇策略描述60-62
• 5.3.2 全局動態(tài)裝箱算法62-64
• 5.4 面向最小能耗的服務(wù)器整合實驗結(jié)果分析64-69
• 5.4.1 實驗環(huán)境64-65
• 5.4.2 實驗過程及結(jié)果分析65-69
• 5.5 本章小結(jié)69-72
• 第6章 總結(jié)與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 致謝78-80
• 攻讀碩士期間論文發(fā)表情況80

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：336999