能耗問題是云計算平臺的一個重要問題,隨著云計算和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展、云計算中心規(guī)模的日益擴大,其能耗開銷變得愈加嚴重。其中,虛擬化技術是改善云計算中心能耗問題的重要方式,通過部署虛擬機來實現(xiàn)云平臺的資源配置平衡,能夠達到節(jié)能的目的。本文在前人研究的基礎上,針對云平臺中的兩種不同類型的任務,以虛擬機遷移為研究內(nèi)容,提出了兩種不同的遷移策略,來達到降低云平臺的能耗和提升能效的目標,本文的主要工作內(nèi)容包括以下兩方面:(一)針對計算密集型任務的虛擬機集群,本文提出了一種基于改進遺傳算法的虛擬機遷移策略,將虛擬機遷移抽象為二維裝箱問題。通過改進遺傳算法的選擇交叉變異過程,對算法進行優(yōu)化。在H3C的云實驗平臺上進行本文提出策略的驗證,實驗表明,改進遺傳算法對計算密集型任務云計算集群的能效提升顯著,節(jié)約能耗在8.9%~10.3%之間。(二)針對同時具有網(wǎng)絡服務和計算密集型任務的虛擬機集群,本文提出了一種改進模擬退火算法作為具有網(wǎng)絡服務型云計算環(huán)境的能效提升策略,從降低虛擬機間的數(shù)據(jù)流量和降低云環(huán)境的能耗進行考慮,將虛擬機遷移過程抽象為三維裝箱問題。在H3C的云實驗平臺上進行本文提出策略的驗證,實驗表明... 

【文章來源】：河南大學河南省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

云計算框架結構

圖 2-2 全球年度服務器支出 公司對全球 IDC 服務器支出的數(shù)據(jù)分析如圖 2-2。由圖可知，云計算數(shù)據(jù)出主要為三個方面：電力及冷卻費用，服務器維護和人工管理成本以及新在 1996-2010 年中，電力消耗和集群的維護成本在不斷的增高，新硬件的不大。通過這三個方面進行云計算數(shù)據(jù)中心的節(jié)能降耗的可能性分析，電力及冷卻能耗方面：隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大，集群所需要的電力制冷費用也在不斷的增加，存在這降低能耗的可能性。管理維護方面：隨著人力成本的不斷上升，管理和維護集群的費用也在不過虛擬化技術和改進集群的管理方式，可以進一步的降低管理維護費用，相對較大。硬件成本方面：隨著硬件技術的不斷發(fā)展，摩爾定律仍適用于現(xiàn)今的情況，斷的降低，且根據(jù)圖 2-2 顯示進一步降低硬件成本的可能性比較小。文獻[22]，云計算數(shù)據(jù)中心的電力消耗分布如圖 2-3，可以看出數(shù)據(jù)中心中

圖 2-3 數(shù)據(jù)中心的電力消耗分布本文為了更清晰的闡述能效提升策略，將云計算數(shù)據(jù)中心的能耗問題分割為兩個方面：集群服務器物理機能源消耗和基礎設施能源消耗。物理機能源消耗指物理機消耗的電能，是本文的研究內(nèi)容；基礎設施能耗包括云計算中心的空調(diào)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、電源系統(tǒng)和制冷系統(tǒng)以及網(wǎng)絡存儲等 IT 設備的能源消耗。隨著云計算數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大，集群中物理機數(shù)量也在不斷增加，數(shù)據(jù)中心對應的基礎設施的資源消耗不斷增長，集群消耗的電量也在不斷增加。目前大多數(shù)云計算數(shù)據(jù)中心的資源利用率并不高，集群中的大多數(shù)物理機長時間處于利用率極低或空閑狀態(tài)，利用率極低的物理機中的沒有進行虛擬機遷移，空閑物理機也沒有進行停機處理。這樣不僅不能夠為數(shù)據(jù)中心的執(zhí)行效率作出貢獻，還消耗了大量資源，因此如何能夠高效地提高數(shù)據(jù)中心利用率和降低利用率低下物理機數(shù)量的亟待解決問題。2.2.2 能效提升策略本文云平臺的能效提升策略主要針對于云計算集群中物理機，在云計算數(shù)據(jù)規(guī)模一

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]云計算數(shù)據(jù)中心的能耗成本建模與優(yōu)化研究[D]. 張樹本.中國科學技術大學 2015
[2]云數(shù)據(jù)中心中虛擬機放置和實時遷移研究[D]. 馬飛.北京交通大學 2013

碩士論文
[1]基于三維裝箱問題的混合遺傳模擬退火算法的改進[D]. 陳麗.鄭州大學 2013



本文編號：2916105