基于M-M-n排隊模型的云資源調(diào)度策略研究.pdf

1、隨著云計算的快速發(fā)展,用戶對云計算的需求日益增長,云計算中心的規(guī)模也越來越龐大,隨之而來的是云計算中心產(chǎn)生的能耗越來越大,能耗問題日益突出,因此,目前需要迫切研究云計算環(huán)境下的節(jié)能技術(shù)。云計算的目的是為了實現(xiàn)真正意義上的資源共享,云計算的資源調(diào)度是云計算的核心問題之一,能耗指標(biāo)作為資源調(diào)度的系統(tǒng)需求,一方面受服務(wù)器性能的影響,另一方面也受應(yīng)用性能的影響。資源調(diào)度問題鑒于其NP復(fù)雜性、環(huán)境的多樣性、應(yīng)用需求和調(diào)度目標(biāo)等,一直沒有得到很好的

2、解決,尤其在IT能耗成為影響全球能源和環(huán)境因素的背景下,因此如何在資源調(diào)度的過程中權(quán)衡好節(jié)約能耗和應(yīng)用性能是值得深入研究的問題。
　　本論文從調(diào)度模型、調(diào)度依據(jù)、調(diào)度目標(biāo)、調(diào)度策略四個方面分析了在云計算環(huán)境下資源調(diào)度的過程。首先根據(jù)云計算環(huán)境下任務(wù)到達(dá)和任務(wù)服務(wù)的規(guī)律,對云計算系統(tǒng)基于M/M/n排隊模型進行建模,并對模型的性能進行數(shù)學(xué)分析,確定了云計算系統(tǒng)的資源調(diào)度模型。同時根據(jù)仿生學(xué)的思想提出并設(shè)計了仿生自主監(jiān)控系統(tǒng),根據(jù)該監(jiān)控

3、系統(tǒng)獲得的資源監(jiān)控數(shù)據(jù),為后續(xù)的資源調(diào)度策略研究提供調(diào)度依據(jù)。緊接著建立了云計算系統(tǒng)的能耗模型,并測量具體服務(wù)器的能耗參數(shù),確定了降低能耗和降低任務(wù)服務(wù)時間的調(diào)度目標(biāo)。
　　根據(jù)仿生自主監(jiān)控系統(tǒng)獲得的資源監(jiān)控數(shù)據(jù),結(jié)合提出的能耗模型計算出在服務(wù)器不同負(fù)載時服務(wù)器的能耗值,提出了集群負(fù)載分類調(diào)度策略。集群負(fù)載分類調(diào)度策略根據(jù)監(jiān)控的服務(wù)器負(fù)載對云計算系統(tǒng)進行分類,劃分為空負(fù)載集群、低負(fù)載集群、正常負(fù)載集群、高負(fù)載集群。為了使系統(tǒng)在大部