基于遺傳算法的面向能耗的云工作流調(diào)度優(yōu)化.pdf

1、自2006年底IT巨頭公司——谷歌公司推出了“谷歌101”計(jì)劃，許多知名的IT公司紛紛效仿，IBM、亞馬遜、微軟、雅虎等陸續(xù)展開(kāi)了自己的“云”計(jì)劃，其中，IBM推出了“藍(lán)云”計(jì)劃，亞馬遜推出了“彈性云”計(jì)劃、中國(guó)移動(dòng)推出了“大云”計(jì)劃，阿里巴巴推出了“集團(tuán)云”計(jì)劃，甚至，一些不知名的小公司也紛紛運(yùn)用云計(jì)算的模式。云計(jì)算已經(jīng)成為各公司競(jìng)相追逐的熱點(diǎn)，未來(lái)的發(fā)展空間非常開(kāi)闊。云計(jì)算的快速發(fā)展帶動(dòng)了云計(jì)算數(shù)據(jù)中心在世界各地的廣泛建立，但是，這

2、些大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的能耗高、污染高的問(wèn)題已經(jīng)引起了人們的關(guān)注。
　　當(dāng)前對(duì)能耗的管理優(yōu)化的研究，主要通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整服務(wù)器CPU的電壓/頻率及采用虛擬化技術(shù)（包括虛擬機(jī)的移植、分配、合并等）、獨(dú)立并行任務(wù)的重組（包括合并集中和遷移等方法）減少所需服務(wù)器端數(shù)量、關(guān)閉空閑服務(wù)器或使其處于睡眠狀態(tài)等方式來(lái)降低能耗，很少考慮采用基于工作流的調(diào)度優(yōu)化技術(shù)。
　　當(dāng)前大多數(shù)包括遺傳算法在內(nèi)的云工作流執(zhí)行/調(diào)度優(yōu)化方法通常只關(guān)注執(zhí)行時(shí)間或成本的

3、優(yōu)化，很少考慮能耗因素，少數(shù)基于DVFS技術(shù)的云工作流執(zhí)行/調(diào)度優(yōu)化方法考慮了能耗因素，但DVFS技術(shù)需要調(diào)整服務(wù)器CPU的運(yùn)行電壓/頻率、反復(fù)關(guān)閉/重啟服務(wù)器，這會(huì)影響服務(wù)器的性能，也會(huì)加大服務(wù)器組件的磨損率，進(jìn)而引發(fā)服務(wù)器采購(gòu)與替換成本的上升，在實(shí)際使用中有一定的局限性。因此，創(chuàng)造性地開(kāi)展云計(jì)算環(huán)境下面向能耗的工作流調(diào)度優(yōu)化研究，保持甚至提高云計(jì)算服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，降低云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗，打造綠色云服務(wù)系統(tǒng)有重要的科學(xué)意義。

4、　　針對(duì)當(dāng)前缺乏有效的面向能耗的云工作流調(diào)度優(yōu)化方法，研究建立了面向能耗的云工作流過(guò)程模型、資源模型，提出了基于負(fù)載的能耗計(jì)算方法和面向能耗的云工作流調(diào)度優(yōu)化算法。本文采用的算法為基于遺傳算法的云工作流分組調(diào)度算法（GWSGA算法），相對(duì)于現(xiàn)有的關(guān)注于時(shí)間或成本的調(diào)度優(yōu)化方法，考慮了能耗因素。GWSGA算法編碼方式為首先對(duì)工作流進(jìn)行分組，確定工作流中每個(gè)任務(wù)的組別，并始終把任務(wù)組別小的放在組別大的前面，以確保個(gè)體編碼的有效性，接下來(lái)根據(jù)