面向收益最大化的數(shù)據(jù)中心資源分配算法研究.pdf

1、云計算的高速發(fā)展趨勢，得益于數(shù)據(jù)中心能夠提供高性能的計算能力和存儲能力作為支撐。數(shù)據(jù)中心將虛擬化后的資源租用給用戶以便讓用戶構(gòu)建自己的集群計算設(shè)施并在該設(shè)施上運(yùn)行自己的任務(wù)。與此同時，數(shù)據(jù)中心通過租用資源獲取相應(yīng)的收益。隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不管擴(kuò)大，對數(shù)據(jù)中心中資源的管理分配問題也成為了研究的熱點。
　　在本文中，我們主要研究了在多租戶數(shù)據(jù)中心中，數(shù)據(jù)中心如何分配虛擬化資源給用戶的任務(wù)需求并最大化其收益的問題。在計算收益時，我們同時

2、引入了數(shù)據(jù)中心資源租用價格模型和能量消耗模型，以便能夠更加準(zhǔn)確的描述數(shù)據(jù)中心的真實收益。同時，通過已有的虛擬網(wǎng)絡(luò)集群模型來刻畫用戶的任務(wù)需求，有利于更加準(zhǔn)確的將任務(wù)需求與數(shù)據(jù)中心資源的刻畫相統(tǒng)一。根據(jù)對數(shù)據(jù)中心資源和任務(wù)需求的建模，我們提出了面向收益的資源分配問題，并使用動態(tài)規(guī)劃框架將該問題轉(zhuǎn)化成帶約束的優(yōu)化問題。該優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)是最大化數(shù)據(jù)中心的收益，約束是確保用戶的任務(wù)能夠有保證的完成。為了解決該優(yōu)化問題，我們提出了4種算法從不

3、同的角度來解決該優(yōu)化問題，其中包括了基準(zhǔn)算法Leftmost-Fit算法（LFA），基于動態(tài)規(guī)劃框架下的短視策略（MYOPIC）并利用任務(wù)網(wǎng)絡(luò)需求與服務(wù)器剩余網(wǎng)絡(luò)帶寬之間相關(guān)系數(shù)的Correlation-Maximization算法（CMA）和Enhanced Correlation-Maximization算法（E-CMA），還有使用近似動態(tài)規(guī)劃解法框架下lookahead策略的LookAhead算法（LAA）。最后，我們實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中