基于负载均衡的节能任务调度模型及其算法研究
基于负载均衡的节能任务调度模型及其算法研究【摘要】:近年来,数据中心的能源消耗问题成了制约云计算发展的瓶颈,得到了商业界和学术界的广泛关注。提高服务器的能源利用率是降低数据中心总能
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP301.6
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-7
- 第一章 绪论7-13
- 1.1 课题的研究背景和意义7-8
- 1.2 国内外的研究现状8-11
- 1.3 本文的主要工作11
- 1.4 本文的结构11-13
- 第二章 相关技术与平台介绍13-21
- 2.1 云计算概述13-14
- 2.1.1 云计算的定义和特征13-14
- 2.1.2 云计算的关键技术14
- 2.2 云计算关键技术之 MAPREDUCE 编程框架14-20
- 2.2.1 Google MapReduce 编程框架简介15-16
- 2.2.2 Hadoop MapReduce 编程框架简介16-19
- 2.2.3 Hadoop MapReduce 中的任务调度19-20
- 2.3 本章小结20-21
- 第三章 基于负载均衡的多目标任务调度模型21-27
- 3.1 多目标优化简介21-23
- 3.2 问题描述23-24
- 3.3 模型建立24-25
- 3.4 本章小结25-27
- 第四章 任务调度多目标优化算法27-39
- 4.1 多目标优化算法简介27-29
- 4.2 模型求解29-37
- 4.2.1 编码与解码30-31
- 4.2.2 交叉算子31-32
- 4.2.3 变异算子32-33
- 4.2.4 修正算子33-34
- 4.2.5 局部搜索算子34-37
- 4.3 任务调度多目标优化算法流程37-38
- 4.4 本章小结38-39
- 第五章 实验仿真与分析39-45
- 5.1 参数设置39-40
- 5.1.1 任务粒度设置39
- 5.1.2 资源利用率初始值和最优值设置39-40
- 5.1.3 基于 MOEA/D 的多目标遗传算法的参数设置40
- 5.2 实验结果与分析40-44
- 5.2.1 基于负载均衡的任务调度方案的解40-41
- 5.2.2 基于负载均衡的 Pareto 解集之左上端点分析41-42
- 5.2.3 基于负载均衡的 Pareto 解集之右下端点分析42-44
- 5.3 本章小结44-45
- 第六章 总结与展望45-47
- 6.1 本文工作总结45
- 6.2 后期工作及展望45-47
- 致谢47-49
- 参考文献49-53
- 研究生在读期间的研究成果53-54
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