本文關(guān)鍵詞：基于資源分配的云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的節(jié)能算法研究

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【摘要】：云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展使得無(wú)論是公有、私有還是混合云計(jì)算中心都可以提供良好的性能,因此云計(jì)算技術(shù)已被不同的運(yùn)營(yíng)商廣泛地應(yīng)用。雖然云計(jì)算技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)商和用戶來(lái)說(shuō)都具有優(yōu)勢(shì),但其仍面臨維護(hù)和管理的挑戰(zhàn),其中一個(gè)關(guān)鍵的挑戰(zhàn)就是云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能源消耗的效率問(wèn)題。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心要消耗很多能源,但是其中一些能源根本沒(méi)有用在計(jì)算上。 云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能源效率低的一個(gè)主要原因是低效率的資源配置。在云計(jì)算環(huán)境中有幾個(gè)因素導(dǎo)致不當(dāng)?shù)馁Y源分配,使得資源分配仍然是面臨的一個(gè)問(wèn)題。因此,必須要研究有效的方法來(lái)克服這個(gè)問(wèn)題。在近幾年中,虛擬機(jī)遷移方法已被作為一種有效的資源利用方法廣泛地加以應(yīng)用,因此對(duì)虛擬機(jī)(VM)遷移策略和資源分配算法的研究已經(jīng)成為熱點(diǎn)課題。 論文重點(diǎn)研究?jī)蓚�(gè)主要內(nèi)容：第一部分是提出一種虛擬機(jī)遷移時(shí)的VM選擇策略,即閾值最大利用率(ThrMaxU)策略。在這一策略中,我們?cè)O(shè)置了固定的主機(jī)利用率的上、下門限,在規(guī)定的時(shí)間內(nèi),我們動(dòng)態(tài)地檢查上限和下限是否被超越。當(dāng)一臺(tái)主機(jī)的利用率低于下限時(shí),在該主機(jī)上的所有虛擬機(jī)應(yīng)該遷移出去并關(guān)閉該主機(jī)。在一些主機(jī)的利用率高于上限的情況下,我們就對(duì)這些主機(jī)按遞減順序排序,以超越上限最多的主機(jī)開頭,然后選擇這些主機(jī)中占用CPU使用率比較多的VM進(jìn)行遷移。我們將提出的這種選擇策略與現(xiàn)有的一種分配策略(改進(jìn)的功率配置降序MBFD策略)結(jié)合起來(lái),以評(píng)估功耗和性能的折中。我們使用仿真軟件CloudSim對(duì)我們的研究進(jìn)行了仿真,并且將所提策略與其他的策略進(jìn)行了功耗、SLA比例、關(guān)閉的主機(jī)數(shù)和遷移的VM數(shù)等幾個(gè)參數(shù)的對(duì)比。仿真結(jié)果表明,所提出的ThrMaxU策略具有更低的功耗、更少的關(guān)閉的主機(jī)數(shù)和更少的VM遷移數(shù),并且其SLA性能也與其他策略相當(dāng)。 論文第二部分提出了一種改進(jìn)的最優(yōu)功率配置(MPBF)算法,可進(jìn)行全局的資源配置,即在每一次的分配過(guò)程中,該算法找到一個(gè)這樣的服務(wù)器,使得一個(gè)請(qǐng)求分配到它上面以后,系統(tǒng)增加的功耗最小,因此整個(gè)數(shù)據(jù)中心達(dá)到最低的功耗。MPBF算法的基礎(chǔ)是所有的服務(wù)器具有相同的資源和計(jì)算能力,即所有的服務(wù)器對(duì)用戶的請(qǐng)求具有相同的接收、執(zhí)行和分配資源的能力。我們使用MATLAB對(duì)MPBF算法進(jìn)行了仿真,在不同類型的CPU下,與其他算法進(jìn)行了功耗、使用的主機(jī)數(shù)和運(yùn)行時(shí)間等性能的對(duì)比。仿真結(jié)果表明,所提出的MPBF算法可以獲得更低的功耗和更少的主機(jī)數(shù),但是其分配用戶請(qǐng)求所需的運(yùn)算時(shí)間分別是PBF算法和不使用DVFS算法的2-3倍。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP308

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1221126