本文關(guān)鍵詞：考慮虛擬機(jī)生命周期的云數(shù)據(jù)中心在線節(jié)能算法的研究

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【摘要】：云計(jì)算的成功促使了大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的建立,以滿足日益增長的按需計(jì)算能力需求,同時(shí)云數(shù)據(jù)中心也消耗著巨大的電力能源,如何對(duì)云數(shù)據(jù)中心的資源進(jìn)行高效的管理具有很大的挑戰(zhàn)性。云數(shù)據(jù)中心消耗著大量的能源,加重了二氧化碳的排放量,給環(huán)境帶來了污染。因此設(shè)計(jì)合理的節(jié)能調(diào)度算法來管理云數(shù)據(jù)中心的資源具有十分重要的意義,這不僅能夠降低數(shù)據(jù)中心的能量消耗還能夠減少企業(yè)的運(yùn)營成本。然而在一般情況下,綜合考慮多種因素的節(jié)能調(diào)度算法都是NP-難問題。已有的大多數(shù)任務(wù)調(diào)度中均未考慮虛擬機(jī)生命周期的限制和物理服務(wù)器總運(yùn)行時(shí)間等決定能耗的因素。靜態(tài)離線節(jié)能調(diào)度算法有最優(yōu)的3倍近似比算法MFFDE,而對(duì)于動(dòng)態(tài)在線節(jié)能調(diào)度的研究則相對(duì)較少,對(duì)一般的實(shí)例最為知名的結(jié)果是競爭比為g的GREEDYBUCKET算法,g是物理機(jī)的CPU總?cè)萘?g?2。本文考慮了云數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)在線節(jié)能調(diào)度。虛擬機(jī)在線節(jié)能調(diào)度的目標(biāo)是在任務(wù)的生命周期中非搶占地進(jìn)行調(diào)度,使得所有機(jī)器的總忙處理時(shí)間最短。對(duì)于這一在線調(diào)度問題的研究,本文提出了競爭比為?的GRID算法和競爭比為22 1(1)g g k k????的BFF算法,其中1???g,k為最長區(qū)間的長度與次最長區(qū)間的長度之比,且k?1。為了提高數(shù)據(jù)中心資源的使用率,結(jié)合了遷移技術(shù),提出在線GRID遷移算法和在線BFF遷移算法,通過大量模擬對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),本文提出的在線GRID和BFF算法較已有算法平均節(jié)能10%-20%;增加適當(dāng)虛擬機(jī)遷移之后,進(jìn)一步降低總能耗5%-10%。
【關(guān)鍵詞】：云數(shù)據(jù)中心 總忙處理時(shí)間 在線節(jié)能調(diào)度 遷移 能量消耗
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP302;TP308
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 引言9-15
• 1.1 云數(shù)據(jù)中心節(jié)能研究背景9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要工作12-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第二章 主流虛擬云平臺(tái)資源調(diào)度技術(shù)15-25
• 2.1 VMware資源調(diào)度技術(shù)15-19
• 2.1.1 VMware DRS介紹15-16
• 2.1.2 DRS自動(dòng)化部署算法16-19
• 2.1.3 VMware節(jié)能調(diào)度19
• 2.2 OpenStack資源調(diào)度技術(shù)19-22
• 2.2.1 Nova Scheduler20-22
• 2.2.2 OpenStack節(jié)能調(diào)度22
• 2.3 CloudStack資源調(diào)度技術(shù)22-24
• 2.3.1 CloudStack默認(rèn)調(diào)度機(jī)制22-23
• 2.3.2 CloudStack自定義調(diào)度23
• 2.3.3 CloudStack節(jié)能調(diào)度23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 云數(shù)據(jù)中心能耗模型25-33
• 3.1 云數(shù)據(jù)中心能耗成分25
• 3.2 云數(shù)據(jù)中心能耗評(píng)估25-27
• 3.3 服務(wù)器能耗模型27-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第四章 云數(shù)據(jù)中心在線節(jié)能算法的分析與設(shè)計(jì)33-55
• 4.1 算法簡介33-40
• 4.1.1 算法應(yīng)用場景33-34
• 4.1.2 用戶請求描述34-38
• 4.1.3 調(diào)度資源描述38-39
• 4.1.4 算法輸入和輸出39-40
• 4.2 離線算法40-44
• 4.2.1 離線算法思想40
• 4.2.2 輪詢算法40-41
• 4.2.3 FFD算法41
• 4.2.4 FirstFit算法41-44
• 4.2.5 MFFDE算法44
• 4.3 在線算法44-53
• 4.3.1 在線算法思想44-45
• 4.3.2 在線GREEDYBUCKET算法45-47
• 4.3.3 在線GRID算法47-50
• 4.3.4 在線BFF算法50-53
• 4.4 OnlineMigrationAlgorithm的設(shè)計(jì)與分析53-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 算法性能評(píng)估55-67
• 5.1 對(duì)比的算法55
• 5.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)M55-57
• 5.3 在線節(jié)能算法對(duì)比57-65
• 5.3.1 算法輸入設(shè)置57
• 5.3.2 虛擬機(jī)數(shù)量固定的在線算法測試結(jié)果57-63
• 5.3.3 虛擬機(jī)數(shù)量變化的在線算法測試結(jié)果63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-67
• 第六章 總結(jié)67-69
• 6.1 本文總結(jié)67-68
• 6.2 存在的問題與不足68
• 6.3 未來工作展望68-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 攻碩期間的研究成果73-74

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