考虑虚拟机生命周期和延时的云数据中心的节能算法研究

【摘要】：云计算时代。如何对数据中心的资源进行高(?)和经济的管理是一个具有挑战性的问题.数据中心消耗了大量的能源,同时带来了环境污染-因此设计合理的节能调度算法对数据中心的资源进行管理,降低数据中心的能耗、减少运营成本具有十分重要的意义. 为了降低数据中心的能耗,本文对物理服务器的能耗进行了大量实验和数据分析,得出了数据中心能耗的计算模型,在此基础上设计了离线延时节能和在线延时迁(?)节能两种调度算法.算法主要特点包括考虑了虚拟机的生命周期问题,考虑了(?)线和在线两种不同的应用场景,并且在调度过程中考虑了延时的因素.算法通过对虚拟机任务请求的合理分配和迁移使数据中心在调虚过程中开启的物理服务器的数量和时间尽量减少,最后达到节能的效果, 最后通过和其他的四种节能调度算法的对比,发现在数据中心总能耗,数据中心开启的物理机数量最大值.数据中心开启的物理机的总时间、数据中心拒绝的任务请求数量等多个参数的对比中。本文设计的两种节能调度算法都有明显的优势.在相同虚拟机任务请求的情况下这两种节能调度算法数据中心的总能耗最少,使用的物理机资源最少。同时拒绝的任务请求数量也最少。 【关键词】：云计算 数据中心 节能调度算法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP308
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 引言9-15
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 主要工作12-13
• 1.4 本文组织结构13-15
• 第二章 云数据中心资源调度策略15-29
• 2.1 资源调度关键技术15-17
• 2.2 云计算数据中心调度策略对比分析17-21
• 2.2.1 亚马逊(Amazon)调度策略17
• 2.2.2 IBM 调度策略17-18
• 2.2.3 惠普(HP)调度策略18-19
• 2.2.4 VMware 调度策略19-20
• 2.2.5 其它方案20-21
• 2.3 主要调度策略分类21-26
• 2.3.1 性能优先21-22
• 2.3.2 成本优先22-23
• 2.3.3 节能优先23-26
• 2.4 主要调度策略对比26-28
• 2.5 调度任务执行时间和触发条件28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 云数据中心能耗模型29-37
• 3.1 云数据中心制冷方案和能耗构成29-31
• 3.2 服务器能量消耗影响因素分析31-34
• 3.2.1 服务器功率与 CPU 利用率的关系32
• 3.2.2 服务器功率与内存利用率的关系32-33
• 3.2.3 服务器功率与硬盘大小和读取速度的关系33-34
• 3.3 能耗模型34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 数据中心节能算法分析与设计37-53
• 4.1 算法简介37-44
• 4.1.1 算法应用场景37-39
• 4.1.2 算法大致思想39-40
• 4.1.3 调度资源描述40-42
• 4.1.4 用户请求描述42-44
• 4.2 算法输入输出描述44-45
• 4.2.1 算法输入44-45
• 4.2.2 算法输出45
• 4.3 离线延时节能调度算法45-49
• 4.3.1. 算法步骤45-47
• 4.3.2. 算法流程图47-48
• 4.3.3. 算法核心代码48-49
• 4.4 在线延时迁移节能调度算法49-52
• 4.4.1. 算法步骤49-50
• 4.4.2. 算法流程图50-51
• 4.4.3. 算法核心代码51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 模拟测试53-62
• 5.1 模拟系统简介53-54
• 5.2 六种节能调度算法对比54-61
• 5.2.1 算法输入参数设置54-56
• 5.2.2 六种节能调度算法数据中心总能耗对比56-57
• 5.2.3 六种节能调度算法数据中心开启的物理机数量最大值对比57-58
• 5.2.4 六种节能调度算法数据中心物理机开启总时间对比58-59
• 5.2.5 六种节能调度算法运行时间对比59-60
• 5.2.6 六种节能调度算法请求拒绝数量对比60-61
• 5.3 本章小结61-62
• 第六章 结论62-64
• 6.1 本文总结62
• 6.2 存在的问题与不足62-63
• 6.3 工作展望63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-68
• 在学期间的研究成果68-69

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