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文檔簡介
1、隨著云計算產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展,大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的能耗問題變得日益嚴(yán)峻。工業(yè)和學(xué)術(shù)界都開始努力嘗試使用各種技術(shù)以提高數(shù)據(jù)中心的能效。其中,最重要同時也是云計算采用的最關(guān)鍵技術(shù)之一就是資源的虛擬化。相對于非虛擬化系統(tǒng),虛擬化技術(shù)帶來的彈性能顯著提高系統(tǒng)資源利用率,達(dá)到節(jié)能減排的目的。然而,對共享資源的競爭也使得虛擬機(jī)內(nèi)的應(yīng)用程序性能受到威脅,這直接影響到云服務(wù)的質(zhì)量,進(jìn)而影響服務(wù)提供商的收益和最終用戶體驗。如何在這樣的虛擬化平臺上實(shí)現(xiàn)性能和能耗的
2、最佳折衷,是當(dāng)前業(yè)界最關(guān)注的問題之一。
本文圍繞云計算環(huán)境中虛擬化資源的提供方法展開研究,旨在通過高效的動態(tài)資源提供策略持續(xù)優(yōu)化應(yīng)用程序資源配置,有效應(yīng)對應(yīng)用程序負(fù)載波動,保障應(yīng)用程序性能,提高云計算數(shù)據(jù)中心資源利用率,同時降低數(shù)據(jù)中心能耗,最終達(dá)到提高系統(tǒng)能效的目的。本文的主要研究成果包括:
1.提出了一種基于支持向量機(jī)的負(fù)載預(yù)測方法
虛擬化是提高數(shù)據(jù)中心能效的主要技術(shù)手段。而云環(huán)境中很多應(yīng)用程序通常具有
3、高度變化的負(fù)載,導(dǎo)致復(fù)雜動態(tài)的資源使用模式。資源提供策略必須根據(jù)應(yīng)用程序的實(shí)際需求實(shí)時動態(tài)地調(diào)整虛擬機(jī)資源的供給量,才能在滿足QoS約束的前提下盡量減少資源占用量。因為資源的動態(tài)調(diào)整總是存在延遲,所以,實(shí)現(xiàn)以上目標(biāo)的一個必要前提就是要提前獲知虛擬機(jī)的未來資源需求。本文提出了一種負(fù)載預(yù)測方法KSwSVR。該方法將虛擬機(jī)的負(fù)載預(yù)測當(dāng)作一個時間序列預(yù)
測問題來解決,并采用了專門針對小樣本統(tǒng)計問題而建立的統(tǒng)計學(xué)習(xí)技術(shù)?;诮Y(jié)構(gòu)風(fēng)險最小
4、化準(zhǔn)則的支持向量機(jī)具有很強(qiáng)的泛化能力,因而能有效適應(yīng)復(fù)雜動態(tài)的云計算環(huán)境。受局部性原理啟發(fā),本文對標(biāo)準(zhǔn)的支持向量回歸算法進(jìn)行了改進(jìn),區(qū)別對待訓(xùn)練數(shù)據(jù),根據(jù)其重要性進(jìn)行加權(quán)優(yōu)化,并與卡爾曼平滑技術(shù)進(jìn)行了整合。實(shí)驗結(jié)果表明,KSwSVR能有效預(yù)測各種資源類型的負(fù)載對象,并且在預(yù)測精度、穩(wěn)定性、算法開銷等方面均優(yōu)于常用經(jīng)典算法。
2.提出了一種基于負(fù)載預(yù)測的資源自動擴(kuò)展方法
云計算最重要的特征是彈性,應(yīng)用程序可以根據(jù)需求動
5、態(tài)地獲取或釋放資源。從管理系統(tǒng)的角度,就是要利用虛擬化提供的資源動態(tài)擴(kuò)展能力,使得應(yīng)用程序的資源配置能盡量實(shí)時精確地匹配應(yīng)用程序的需求變化。同時,云計算系統(tǒng)的規(guī)模要求擴(kuò)展操作必須是自動化的,整個過程要減少甚至完全消除人的干預(yù)。精確的負(fù)載預(yù)測結(jié)果可以用于指導(dǎo)資源擴(kuò)展方案的制定,但是由于預(yù)測誤差的存在,直接將預(yù)測值作為資源供給量會導(dǎo)致應(yīng)用程序性能不穩(wěn)定。本文以保應(yīng)用程序性能、最小化資源占用量為目標(biāo),提出了一種新的資源自動化擴(kuò)展法G2LC。該
6、方法綜合實(shí)驗經(jīng)驗,并通過接收時間窗口內(nèi)的QoS反饋,從局增益和局部誤差補(bǔ)償兩個層面對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了修正。在滿足SLA約束的時,有效減少了瞬時負(fù)載帶來的不必要擴(kuò)展動作,完全避免了SLA違約事件的中出現(xiàn)。實(shí)驗結(jié)果表明,G2LC可以通過調(diào)整參數(shù)有效地保證用戶指定的任意能水平。相對于虛擬機(jī)資源固定不變的定值分配方法,G2LC能顯著地節(jié)省資開銷,且這一優(yōu)勢隨著用戶性能要求的提高變得越發(fā)明顯。3.提出了一種基于服務(wù)質(zhì)量差異化的資源提供方法
7、 性能管控和節(jié)能減排是現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的兩個主要研究課題,但兩者又往往是相矛盾的。云服務(wù)提供商運(yùn)用虛擬化技術(shù)將各種應(yīng)用程序整合到更少的物理主機(jī)上,并將閑置的主機(jī)轉(zhuǎn)換到低功耗模式以降低能耗。這種情況下,應(yīng)用程序的性能嚴(yán)重依賴于對虛擬機(jī)容量的合理管理。因為應(yīng)用程序的多樣性、各種資源使用模式的差異、底層硬件共享、程序之間的性能相關(guān)和性能干擾等因素的存在,導(dǎo)致對虛擬機(jī)性能的管控非常困難。找到能耗和性能之間的平衡點(diǎn)至關(guān)重要,這被歸結(jié)為能效問題。本文最
8、后以提高系統(tǒng)的能效為目標(biāo),基于對負(fù)載預(yù)測技術(shù)和資源擴(kuò)展技術(shù)的研究成果,提出了一種新的資源提供方法CoST。它基于服務(wù)
質(zhì)量差異化策略,利用了不同類型的應(yīng)用程序?qū)π阅芎统杀镜拿舾卸炔煌@一事實(shí)。性能敏感型應(yīng)用程序追求穩(wěn)定的QoS,而性能耐受型應(yīng)用程序更關(guān)注完成所有任務(wù)所需要付出的總成本。CoST將不同類型的應(yīng)用程序部署在同一臺主機(jī)上,基于負(fù)載預(yù)測和QoS反饋對虛擬機(jī)的資源進(jìn)行垂直擴(kuò)展。實(shí)驗表明CoST不僅有效地保證了性能敏感型應(yīng)
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