發(fā)布時間：2022-02-08 18:20

　　為適應當前海量的信息處理需求和不斷增長的計算能力要求,云計算的規(guī)模不斷擴增,作為云計算的基礎設施,數(shù)據(jù)中心也隨之迅速發(fā)展。規(guī)模日趨龐大的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生了巨大的能耗,與此同時,數(shù)據(jù)中心當前的資源調(diào)度算法不能充分地平衡能耗和其他性能需求,嚴重制約了云計算的發(fā)展,資源調(diào)度優(yōu)化成為了當前研究的熱點和難點。本文分別從虛擬機放置和任務分配兩個方面進行資源調(diào)度優(yōu)化,并采用基于仿真技術的能耗模型進行評估,主要研究內(nèi)容如下:（1）提出了一種多元非線性仿真能耗模型,該模型基于CPU和內(nèi)存使用率,并考慮了CPU利用率對內(nèi)存的影響,提高了仿真能耗評估的準確性。通過實驗將該模型的預測情況和多元線性模型、CloudSim一元線性模型、CloudSim一元分段式模型對比,結果表明本文提出的多元非線性能耗模型具有更高的準確性。并利用該模型重寫了CloudSim仿真平臺中的能耗模塊,應用于后續(xù)仿真實驗的能耗評估。（2）提出了基于BFD和蟻群融合的虛擬機放置算法,該算法將改進的BFD算法應用于蟻群算法的信息素初始化過程,避免了蟻群算法的盲目搜索,并且設計了以能耗優(yōu)化為目標的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則和信息素更新規(guī)則,為了避免資源利用率過... 

【文章來源】：浙江理工大學浙江省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)中心資源層次結構圖

圖 1.2 數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度過程數(shù)據(jù)中心的資源調(diào)度是一個 NP-hard 問題[12]，無法得到完全符合不同需求最優(yōu)解，因此面向數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度的研究，大多針對不同的調(diào)度目標，得到似最優(yōu)的資源調(diào)度算法。目前資源調(diào)度算法的研究熱點包括以降低數(shù)據(jù)中心能為目標的資源調(diào)度、以提高數(shù)據(jù)中心資源利用率為目標的資源調(diào)度、以縮短任執(zhí)行時間為目標的資源調(diào)度、以確保服務質(zhì)量為目標的資源調(diào)度、以保障負載衡為目標的資源調(diào)度和以降低經(jīng)濟成本為目標的資源調(diào)度[13]。在本文中，研究重點是在盡量確保服務質(zhì)量的前提下，降低數(shù)據(jù)中心能耗的資源調(diào)度算法。1.2 研究目的及意義云計算的不斷發(fā)展使面向數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度算法得到了工業(yè)界和學術界共同關注，近年來，相關的研究和解決方案層出不窮。與此同時，由于云計算據(jù)中心的能耗問題日益嚴重，以能耗優(yōu)化為目標的資源調(diào)度算法成為了許多學

同構節(jié)點的實時功率采用HP9800功率儀進行測量，HP9800功率儀包含USB接口，可以連接收集數(shù)據(jù)的主機，通過代理軟件將功率和對應的時間導入到計算機中。同構節(jié)點實時功率采樣拓撲如圖3.1。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]云計算環(huán)境下任務調(diào)度優(yōu)化算法的研究[D]. 邢加偉.中國科學技術大學 2018
[2]基于動態(tài)資源需求的虛擬機放置節(jié)能問題研究[D]. 張倩.山東大學 2018
[3]云環(huán)境下的能耗模型與節(jié)能調(diào)度策略研究[D]. 吳文泰.華南理工大學 2018
[4]云計算環(huán)境下虛擬機調(diào)度方法研究[D]. 郭珍.北京郵電大學 2018
[5]面向綠色云計算的能耗優(yōu)化策略研究[D]. 孫蒙.南京郵電大學 2017
[6]數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡結構及其調(diào)度優(yōu)化算法研究[D]. 程丹丹.浙江理工大學 2017
[7]云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源管理機制研究[D]. 何蘭蘭.江西理工大學 2015
[8]云計算數(shù)據(jù)中心虛擬機資源分配策略的研究[D]. 李俊濤.杭州電子科技大學 2015
[9]基于性能計數(shù)器的系統(tǒng)實時功耗的測量與分析[D]. 劉振東.山東大學 2014
[10]云計算環(huán)境下基于能耗感知的復雜資源調(diào)度研究[D]. 薛克雷.南京工業(yè)大學 2014



本文編號：3615531