基于云計(jì)算的虛擬化系統(tǒng)節(jié)能方法的研究
本文關(guān)鍵詞:基于云計(jì)算的虛擬化系統(tǒng)節(jié)能方法的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:隨著云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展,云計(jì)算系統(tǒng)規(guī)?焖贁U(kuò)大,系統(tǒng)部署需要投入越來(lái)越多的硬件,這無(wú)疑增加了能源消耗和環(huán)境負(fù)荷。如今,云計(jì)算的巨大能耗已成為制約其發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題,而大量的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源都集中在云端,又給數(shù)據(jù)中心的能耗管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn),因此,對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)能耗優(yōu)化的研究已經(jīng)成為最迫切的研究課題之一。系統(tǒng)能耗主要由IT系統(tǒng)層能耗和基礎(chǔ)設(shè)施層能耗組成,由于能耗和功耗在衡量系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)時(shí)存在一定的缺陷,本文采用了能效概念作為系統(tǒng)建模的基準(zhǔn);谀苄У南到y(tǒng)建模方法涉及到任務(wù)量和能耗這兩個(gè)概念,所以首先分別進(jìn)行建模,由它們的比值便可得到能效模型,該模型利用物理主機(jī)的CPU使用率和CPU頻率便可計(jì)算出能效值,方便有效。對(duì)于虛擬機(jī)遷移技術(shù),本文主要研究其過(guò)程中的三大問(wèn)題,對(duì)它們的策略進(jìn)行優(yōu)化,達(dá)到了節(jié)省能耗,提高能效的目標(biāo):第一是遷移觸發(fā)策略的確定。本文采用了靜態(tài)雙閾值方法判定物理主機(jī)是否處于低負(fù)載或超負(fù)載狀態(tài),并提出了基于預(yù)測(cè)的雙閾值觸發(fā)策略。當(dāng)物理主機(jī)負(fù)載量超過(guò)某個(gè)閾值時(shí),要進(jìn)一步判斷未來(lái)若干預(yù)測(cè)負(fù)載值是否都大于或者小于閾值,再?zèng)Q定是否啟動(dòng)遷移。第二是待遷移虛擬機(jī)的選擇。首先分析了優(yōu)先遷移CPU利用率最高或最低的虛擬機(jī)這兩個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn),確立了差值參考選擇算法,減少了遷移的信息量和次數(shù),節(jié)省了能源消耗。第三是目標(biāo)主機(jī)的選擇。將CPU利用率在下閾值和上閾值之間的物理主機(jī)稱(chēng)為可用物理機(jī),比較可用主機(jī)的剩余資源和當(dāng)前虛擬機(jī)的需求資源,找到所有滿(mǎn)足條件的主機(jī),這些主機(jī)中空閑資源最接近虛擬機(jī)需求資源的便是目標(biāo)主機(jī)。
【關(guān)鍵詞】:云計(jì)算 節(jié)能 虛擬化 能效模型 動(dòng)態(tài)遷移
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:TP302
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第一章 緒論9-13
- 1.1 研究背景9-10
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
- 1.2.1 云環(huán)境下節(jié)能研究現(xiàn)狀10-11
- 1.2.2 云環(huán)境下能耗模型研究現(xiàn)狀11-12
- 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與組織結(jié)構(gòu)12-13
- 第二章 云環(huán)境下節(jié)能方法和相關(guān)技術(shù)13-24
- 2.1 虛擬化及虛擬機(jī)遷移技術(shù)13-17
- 2.1.1 虛擬化技術(shù)13-14
- 2.1.2 虛擬機(jī)遷移技術(shù)及研究現(xiàn)狀14-17
- 2.2 云環(huán)境下能耗建模17-20
- 2.2.1 虛擬化能耗基本知識(shí)17-18
- 2.2.2 能耗模型建立的原則和流程18-19
- 2.2.3 基于組件和應(yīng)用場(chǎng)景的能耗建模19-20
- 2.3 云環(huán)境下的節(jié)能機(jī)制和算法20-23
- 2.4 本章小結(jié)23-24
- 第三章 基于能效的系統(tǒng)能耗模型24-33
- 3.1 云計(jì)算系統(tǒng)能耗分析24-25
- 3.2 基于能效的系統(tǒng)能耗建模25-29
- 3.2.1 能效概念的優(yōu)勢(shì)25-26
- 3.2.2 任務(wù)量和能耗模型26-29
- 3.3 能效模型驗(yàn)證29-32
- 3.3.1 功率和CPU使用率的關(guān)系29-30
- 3.3.2 功率和CPU頻率的關(guān)系30-31
- 3.3.3 計(jì)算能效和測(cè)量能效的比較31-32
- 3.4 本章小結(jié)32-33
- 第四章 基于虛擬機(jī)遷移的節(jié)能研究33-45
- 4.1 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移33-37
- 4.1.1 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移框架33-36
- 4.1.2 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移實(shí)施策略36-37
- 4.2 基于預(yù)測(cè)的雙閾值觸發(fā)策略37-40
- 4.2.1 雙閾值的設(shè)定37-38
- 4.2.2 監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)結(jié)合的觸發(fā)策略38-39
- 4.2.3 負(fù)載的預(yù)測(cè)算法39-40
- 4.3 待遷移虛擬機(jī)和目標(biāo)主機(jī)的選擇40-44
- 4.3.1 DRSA待遷虛擬機(jī)選擇算法40-42
- 4.3.2 BMAIR目標(biāo)主機(jī)選擇算法42-44
- 4.4 本章小結(jié)44-45
- 第五章 仿真實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用45-56
- 5.1 仿真工具CloudSim45-48
- 5.1.1 CloudSim概述45-47
- 5.1.2 CloudSim仿真步驟47-48
- 5.2 虛擬機(jī)遷移仿真實(shí)驗(yàn)48-51
- 5.2.1 仿真環(huán)境48-49
- 5.2.2 仿真結(jié)果分析49-51
- 5.3 節(jié)能遷移策略在數(shù)字信息中心的應(yīng)用51-55
- 5.3.1 數(shù)字信息中心節(jié)能遷移的意義51-52
- 5.3.2 虛擬化平臺(tái)與遷移52-55
- 5.3.3 應(yīng)用效果55
- 5.4 本章小結(jié)55-56
- 第六章 總結(jié)與展望56-58
- 6.1 總結(jié)56-57
- 6.2 展望57-58
- 參考文獻(xiàn)58-61
- 致謝61
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