面向能耗優(yōu)化的云平臺調(diào)度策略.pdf

1、云計算由于其先進的理念、方便的使用方式,越來越受到各大廠商和用戶的青睞。隨著云計算的廣泛使用,數(shù)據(jù)中心和集群的能耗問題越來越受到關(guān)注。
　　服務(wù)器目前消耗的能源已經(jīng)達到驚人的程度。大部分服務(wù)器在大部分時間內(nèi)都處于空閑狀態(tài),這是對能源極大的浪費。但是如果降低能耗,服務(wù)器性能也會降低,這是用戶所不愿意看到的。通常來說,云服務(wù)提供商和客戶之間會簽訂服務(wù)等級協(xié)議定義SLA(Service Level Agreement),規(guī)定了服務(wù)提供商

2、提供服務(wù)的最低條件。為了降低數(shù)據(jù)中心的能源消耗和滿足服務(wù)等級協(xié)定(SLA)的要求,通常會在空閑時間關(guān)閉無用服務(wù)器。但是,服務(wù)器從關(guān)閉狀態(tài)回到工作狀態(tài)需要一定的時間。而在這一段時間內(nèi),服務(wù)器的響應(yīng)時間可能會違反SLA的要求。
　　在這篇文章中,我們首先總結(jié)前人的能耗模型并進行相應(yīng)的實驗,提出了單機上的與CPU頻率和CPU利用率都相關(guān)的能耗模型。隨后我們利用排隊模型研究了集群上的服務(wù)器頻率、負載到達率和能耗之間的關(guān)系。發(fā)現(xiàn)服務(wù)器集群上

3、也存在某一個負載下的最優(yōu)頻率,使得整個集群的能耗最少,同時SLA得到滿足。
　　隨著負載的變化,動態(tài)的開關(guān)機或調(diào)整服務(wù)器的頻率,都是降低整個集群能耗的手段。如何在認識到存在最優(yōu)頻率的基礎(chǔ)上有效結(jié)合這兩種手段,達到能耗最優(yōu)和滿足SLA的要求,是前人沒有的工作,本文繼續(xù)圍繞這一問題展開研究。在文獻[1]的基礎(chǔ)上,我們提出了EnhancedAutoScale(EAS)技術(shù),該技術(shù)將最優(yōu)頻率作為一個重要參數(shù)加入到策略AutoScale中,