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文檔簡介
1、近年來,隨著云計算規(guī)模的不斷增長,高能耗已經(jīng)成為云計算領(lǐng)域突出的問題,嚴(yán)重制約著云計算的發(fā)展。合理的資源分配和任務(wù)調(diào)度可以有效降低云計算系統(tǒng)的空閑能耗和執(zhí)行能耗,從而實現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心的能耗優(yōu)化管理。本文針對計算節(jié)點的異構(gòu)性、任務(wù)到達的隨機性,以服務(wù)器分配和任務(wù)調(diào)度為研究內(nèi)容,以能耗優(yōu)化為研究目標(biāo),主要做了以下四個方面的工作:
?。?)闡述現(xiàn)有云數(shù)據(jù)中心的能耗來源以及產(chǎn)生高能耗的原因,總結(jié)國內(nèi)外能耗優(yōu)化管理技術(shù)的研究發(fā)展現(xiàn)狀,結(jié)合云
2、計算的特點對云環(huán)境下的能耗優(yōu)化管理技術(shù)進行概述,介紹整個云計算系統(tǒng)中的能耗優(yōu)化管理框架,重點分析能耗優(yōu)化管理策略中的資源分配策略和任務(wù)調(diào)度策略。
?。?)為了降低云計算系統(tǒng)中的空閑能耗,提出了云平臺中基于自適應(yīng)閾值的服務(wù)器分配策略,該策略選用損失制排隊模型對云計算系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度進行建模,綜合考慮用戶端損失的任務(wù)數(shù)和服務(wù)端產(chǎn)生的能耗值,自適應(yīng)調(diào)整任務(wù)隊列長閾值,并根據(jù)服務(wù)器的冷點區(qū)域優(yōu)先級和時間優(yōu)先級來選擇喚醒服務(wù)器。仿真結(jié)果說明
3、該策略能夠較好地保證任務(wù)性能,并有效降低云計算系統(tǒng)的能耗開銷。
?。?)針對云計算平臺下節(jié)能的實時任務(wù)調(diào)度,本文汲取顏色Petri網(wǎng)和隨機Petri網(wǎng)的優(yōu)點,引入排隊論的理念,采用排隊顏色Petri網(wǎng)(Queuing Colored Petri Net,QCPN)作為建模工具,并對QCPN進行擴展,用具有記憶標(biāo)識的QCPN為整個云計算系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度過程進行建模。
(4)為了降低云計算系統(tǒng)中的執(zhí)行能耗,提出了云平臺中的軟
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