【摘要】：隨著數(shù)據(jù)中心數(shù)量和規(guī)模的擴(kuò)大,它的能耗問(wèn)題越來(lái)越突出。在大型互聯(lián)網(wǎng)公司(如Google,Facebook,Microsoft,阿里巴巴等),其服務(wù)器的PUE(Power Usage Effectiveness)已達(dá)到1.1左右。然而,大量的中小型數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器并不是一直處于高負(fù)載運(yùn)行狀態(tài),其整體利用率較低,服務(wù)器在空閑時(shí)仍消耗大量能量。因此,能量等比性計(jì)算(Energy Proportional Computing)逐漸成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn),并提出了能耗同比性(Energy Proportionality,EP)指標(biāo),用以衡量服務(wù)器能耗與其完成負(fù)載的比例關(guān)系。理想情況下,能耗同比性為1.0的服務(wù)器的功耗應(yīng)跟其上運(yùn)行的負(fù)載成正比例關(guān)系,即服務(wù)器利用率10%時(shí)的功耗應(yīng)該是其利用率100%時(shí)的十分之一。但是,由于受生產(chǎn)工藝、硬件設(shè)計(jì)、硬件配置的影響,不同服務(wù)器的能耗同比性存在較大差別。當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)普遍采用了虛擬化技術(shù),用以實(shí)現(xiàn)服務(wù)器聚合、應(yīng)用隔離和靈活管理,在節(jié)約能耗的同時(shí)方便數(shù)據(jù)中心資源的分配和管理。虛擬化環(huán)境下,虛擬機(jī)監(jiān)控器(Virtual Machine Monitor,或Hypervisor)充當(dāng)?shù)刃У牟僮飨到y(tǒng),并且負(fù)責(zé)資源調(diào)度和用戶操作系統(tǒng)托管。雖然服務(wù)器聚合可以一定程度上降低數(shù)據(jù)中心能耗,但在多租戶云計(jì)算環(huán)境下,為了保證不同客戶虛擬機(jī)的服務(wù)質(zhì)量,云服務(wù)提供商往往采取過(guò)量供給(over provisioning)方式,以應(yīng)對(duì)尖峰負(fù)載。因此,如何根據(jù)不同客戶虛擬機(jī)的負(fù)載特征,和數(shù)據(jù)中心不同服務(wù)器及集群的能耗同比性,進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度,不僅可以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的服務(wù)器聚合,而且可以在保證客戶虛擬機(jī)服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)中心能耗�；谏鲜鰟�(dòng)機(jī),本文首先深入分析了2007-2016年十年間所有的SPECpower基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果,對(duì)真實(shí)商業(yè)服務(wù)器能耗同比性及其能效進(jìn)行了深入研究,揭示了能效、能耗同比性與處理器體系結(jié)構(gòu)、硬件配置和服務(wù)器性能之間的相關(guān)關(guān)系。隨著高能耗同比性(EP0.8)的服務(wù)器的逐漸普遍,本文的分析發(fā)現(xiàn)其能耗同比性的非線性越來(lái)越明顯;同時(shí),服務(wù)器能效曲線也呈現(xiàn)非線性。最重要的是,目前逐漸出現(xiàn)了峰值能效點(diǎn)并不在峰值利用率處的服務(wù)器。因此,通過(guò)虛擬機(jī)調(diào)度和遷移,將集群服務(wù)器運(yùn)行在各節(jié)點(diǎn)的峰值效率點(diǎn)處,將可以提高集群的整體能效。接著,本文對(duì)當(dāng)前主流云服務(wù)提供商的虛擬化平臺(tái),即微軟Hyper-V,VMware ESXi,Xen,KVM,和容器虛擬化引擎Docker,對(duì)比了其上運(yùn)行計(jì)算密集型、混合型負(fù)載時(shí)的能效特性。根據(jù)服務(wù)器能耗同比性特征和虛擬化平臺(tái)下的能效特征,本文提出了一種能效可感知的虛擬機(jī)調(diào)度策略,來(lái)提高服務(wù)器集群的整體能效,降低功耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)利用本文提出的調(diào)度算法,在同構(gòu)節(jié)點(diǎn)集群內(nèi),可以節(jié)省37.07%~49.98%的功耗,計(jì)算型負(fù)載的平均完成時(shí)間僅增加了0.31%~8.49%;在異構(gòu)節(jié)點(diǎn)集群上,計(jì)算型負(fù)載的功耗可節(jié)省44.22%,任務(wù)完成時(shí)間可節(jié)省53.80%。本文的研究結(jié)果可適用于包含異構(gòu)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器集群的虛擬化數(shù)據(jù)中心的能效管理;同時(shí),本文提出的基于服務(wù)器能效和能耗同比性、負(fù)載特征的能效可感知的虛擬機(jī)調(diào)度策略,對(duì)于構(gòu)建綠色數(shù)據(jù)中心,具有實(shí)際參考意義和應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP302

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2316603