近年來,隨著云計算技術(shù)及其應(yīng)用的迅速發(fā)展,云數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和規(guī)模都大幅度增加。與此同時,云數(shù)據(jù)中心的高能耗問題也愈發(fā)的嚴(yán)重。因此,數(shù)據(jù)中心的能耗管理逐漸成為云計算領(lǐng)域的熱點研究方向。其中能耗建模方法和相應(yīng)的能耗測算機(jī)制是最基礎(chǔ)的研究工作。本文首先對面向服務(wù)器、組件和虛擬機(jī)三種粒度對象的能耗測算方法和能耗模型做了調(diào)研和分析,通過調(diào)研和分析指出了現(xiàn)有能耗模型的特點和不足。針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的異構(gòu)性、高擴(kuò)展性和能耗監(jiān)控部署成本高的特點,闡述了面向數(shù)據(jù)中心能耗建模的三個建模目標(biāo):高擴(kuò)展性、高適應(yīng)性和高準(zhǔn)確性。受到現(xiàn)有模型的不足和建模目標(biāo)的啟發(fā),本文提出了一種基于利用率的冪指函數(shù)CPU能耗模型,該模型僅使用利用率和一個常量參數(shù)來描述CPU能耗隨利用率的變化情況。該模型在擁有較好的準(zhǔn)確率的同時,降低了模型訓(xùn)練難度和簡化了監(jiān)控系統(tǒng)部署。本文還進(jìn)一步探究磁盤能耗與性能的關(guān)系,提出一種基于狀態(tài)劃分的磁盤能耗模型。通過幾個關(guān)鍵閾值區(qū)分磁盤順序讀寫和隨機(jī)讀寫狀態(tài),使得磁盤能耗測算更為準(zhǔn)確�；谝陨涎芯亢头治�,同時針對現(xiàn)有云數(shù)據(jù)中心能耗測算系統(tǒng)研究的不足,本文設(shè)計和實現(xiàn)了一種基于多部件的面向異構(gòu)云環(huán)境的服務(wù)器分... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

單機(jī)能耗構(gòu)成

9圖 2-3 不同機(jī)型的能耗構(gòu)成情況圖 2-3 顯示，當(dāng) CPU 型號為服務(wù)器型號時，CPU 的能耗占比可以過半。而低電壓或嵌入式型號時，服務(wù)器中的內(nèi)存可能會擁有更大的能耗占比。部件能耗模型更早的研究[23]中發(fā)現(xiàn)，對于擁有本地儲存的服務(wù)器，CPU，內(nèi)存，主板了 37%，17%，12%和 6%。而從 2.2.1 章節(jié)圖 2-2 和 2-3 可以看出，盡迭代和進(jìn)步，但是構(gòu)成單個服務(wù)器能耗高占比率的依然是 CPU，內(nèi)存和負(fù)載類型的不同，內(nèi)存和磁盤的能耗很有可能超過 CPU[24]，因此對于內(nèi)模型刻畫也不能過于簡易。本章主要介紹 CPU，內(nèi)存和磁盤三大主要部

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向云計算環(huán)境的能耗測量和管理方法[J]. 林偉偉,吳文泰.  軟件學(xué)報. 2016(04)
[2]面向云計算數(shù)據(jù)中心的能耗建模方法[J]. 羅亮,吳文峻,張飛.  軟件學(xué)報. 2014(07)
[3]虛擬化云計算平臺的能耗管理[J]. 葉可江,吳朝暉,姜曉紅,何欽銘.  計算機(jī)學(xué)報. 2012(06)



本文編號：3592194