异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

【摘要】：随着云计算技术的普及和快速发展，到达云计算平台中的任务请求多种多样。为了满足不同种类的任务需求，组成云计算硬件平台的云数据中心中的计算节点不得不长期保持开启状态等待任务的到达，导致云数据中心对能耗的利用呈现出低利用、高浪费的特点。作为云计算的重要组成部分，任务调度是将任务映射到资源的过程，直接反应计算节点的使用情况及能耗开销。因此，通过合理的任务调度策略，可以实现云数据中心中的能耗优化。现有云数据中心的硬件资源通常是由大规模异构计算节点组成，且各计算节点之间通过具有不同传输率的链路链接而成。本文结合云计算的异构性，从任务的依赖性划分，以异构云计算平台中节能的独立任务调度和节能的依赖任务调度为研究目标，进行了三个方面的工作： （1）分析现有云数据中心的高能耗来源，阐述现有数据中心的能耗优化方法、国内外的研究现状，并从任务依赖性划分，重点对云计算平台中的节能的独立任务调度技术和节能的依赖任务调度技术进行分析。 （2）到达云计算平台的独立任务具有随机性，使云计算中的计算节点不得不长期处于开启状态等待任务的到来而产生了能耗浪费。结合休假排队论的思想，提出一种节能的任务调度算法优化云计算中的能耗。首先，使用空竭服务的休假排队模型对异构云计算中的任务调度建模，其次，基于稳态条件下排队系统的忙期和忙循环对异构云计算中任务的平均响应时间与计算节点的平均功率进行分析，并提出一种基于相似任务的任务调度算法，以降低云计算平台中的能耗。仿真结果表明提出的算法能较好地保证任务性能，并有效降低云计算的能耗开销。 （3）针对云计算平台中DAG任务图表示的依赖任务，提出了一种综合时间能耗成本的依赖任务调度算法。在确定任务调度次序的过程中，面对同一层中的任务只单独考虑时间因素过于单一的问题，引入计算因子和通信因子，综合时间与能耗成本共同确定任务调度的次序；在为任务选择计算节点阶段，结合计算节点的计算能力与执行能耗开销率及其局部任务队列共同确定计算节点的负载，以确定出未超过负载上限的计算节点集合，在该计算节点集合中，将任务分配到使其能最早开始的计算节点，并结合DVFS技术进行电压调节，仿真结果表明提出的算法具有很好的节能效果，实现了性能和能耗之间的平衡。 【关键词】：云计算 独立任务 依赖任务 节能
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP308
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题背景与研究意义9-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 本文主要工作及组织结构14-16
• 第二章 云计算中的能耗管理相关技术研究16-31
• 2.1 云计算的定义、特点及关键技术16-22
• 2.1.1 云计算的定义与特点16-19
• 2.1.2 云计算中的关键技术19-22
• 2.2 云计算与网格计算的比较22-24
• 2.3 云计算中的能耗优化技术24-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 节能的任务调度技术分析31-41
• 3.1 云计算中任务调度的特点31-32
• 3.2 云计算中的任务模型32-35
• 3.3 云计算中节能的独立任务调度技术分析35-38
• 3.4 云计算中节能的依赖任务调度技术分析38-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 基于休假排队论的独立任务调度策略41-57
• 4.1 引言41-42
• 4.2 基于休假 M/G/1 排队论的云计算任务调度模型42-44
• 4.3 云计算系统的期望能耗分析44-49
• 4.3.1 基于空竭服务的休假 M/G/1 排队系统的平均响应时间分析44-46
• 4.3.2 基于空竭服务的休假 M/G/1 排队系统的平均功率分析46-47
• 4.3.3 基于空竭服务的休假 M/G/1 排队系统的能耗分析47-49
• 4.4 基于相似任务的最小期望能耗的任务调度算法49-50
• 4.5 仿真结果及其分析50-56
• 4.5.1 仿真环境及参数设置51-52
• 4.5.2 实验结果分析52-56
• 4.6 本章小结56-57
• 第五章 基于时间能耗成本的依赖任务调度策略57-72
• 5.1 引言57-59
• 5.2 节能的依赖任务调度问题的形式化表示59-61
• 5.3 一种综合时间能耗成本的任务调度算法61-66
• 5.3.1 任务调度顺序的确定62-63
• 5.3.2 任务计算节点的选取63-65
• 5.3.3 TECCS 伪代码描述65-66
• 5.4 仿真结果及其分析66-70
• 5.4.1 仿真环境及参数设置66-67
• 5.4.2 不同任务个数对算法的影响67-68
• 5.4.3 负载公式中的参数对算法性能的影响68-70
• 5.5 本章小结70-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 参考文献74-78
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文78-79
• 致谢79

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