數(shù)據(jù)中心中面向工作流應(yīng)用的節(jié)能調(diào)度算法研究.pdf

1、隨著云計算技術(shù)的不斷成熟,數(shù)據(jù)中心也隨之發(fā)展?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不僅是一個簡單的服務(wù)器統(tǒng)一托管、維護的場所,它已經(jīng)演變成一個集大數(shù)據(jù)量運算和存儲為一體的高性能計算機的集中地。但隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大以及碳排放量和電費的不斷激增,數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日益突出。
　　為了能夠降低數(shù)據(jù)中心的能耗,人們先是花費大量精力在降低數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器能耗、支持IT設(shè)備的電力系統(tǒng)能耗和制冷設(shè)備能耗上,但隨著數(shù)據(jù)中心中的服務(wù)器和制冷設(shè)備在能源消耗上

2、變得越來越有效率,數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(比如交換機)消耗的能源量卻在不斷增加。尤其是最近兩年,e-science研究變得越來越熱門,數(shù)據(jù)中心中需要進行大數(shù)據(jù)處理的任務(wù)變得越來越多,數(shù)據(jù)中心服務(wù)器之間的通信量已經(jīng)遠遠超過與用戶的交互量,并有繼續(xù)增大的趨勢,這就使得如果能夠通過有效地為每個任務(wù)選擇處理服務(wù)器并為任務(wù)之間的數(shù)據(jù)傳輸選擇好路由,就可以有效地提高數(shù)據(jù)中心資源的利用率從而將不在工作狀態(tài)的設(shè)備關(guān)閉,最終達到節(jié)約能耗的目的。因此,從數(shù)據(jù)中心

3、網(wǎng)絡(luò)調(diào)度層面上降低能耗已經(jīng)變得越來越有意義。
　　本文主要針對工作流應(yīng)用,研究如何在滿足用戶截止時間要求的前提下,通過有效地網(wǎng)絡(luò)調(diào)度來最小化數(shù)據(jù)中心的能耗。網(wǎng)絡(luò)調(diào)度主要包括為工作流應(yīng)用中的每個計算任務(wù)選擇服務(wù)器資源以及為每個傳輸任務(wù)選擇路由并分配帶寬資源。由于云工作流應(yīng)用的不斷增多使得數(shù)據(jù)中心服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)傳輸變得越來越頻繁,而數(shù)據(jù)中心的現(xiàn)狀又需要在非峰值時間段關(guān)閉數(shù)據(jù)中心內(nèi)大部分的空閑資源,只留下一部分以應(yīng)付突發(fā)情況,所以傳統(tǒng)

4、的任務(wù)資源匹配算法只考慮處理能耗就已經(jīng)顯得過于片面?；谏鲜鰡栴},本文首先針對數(shù)據(jù)中心的樹狀拓撲,提出了一種改進的能夠最小化工作流應(yīng)用完成時間的調(diào)度算法,它有效地避免了路由數(shù)過多造成的時間復(fù)雜度較高的情況;然后根據(jù)用戶定義的截止時間與最短完成時間之間的時間冗余,針對云工作流應(yīng)用的特點,提出了一種新的啟發(fā)式節(jié)能調(diào)度算法(EBS),它能夠在滿足用戶截止時間要求的前提下,最小化數(shù)據(jù)中心的總處理能耗;最后在不同的工作流模型、不同的數(shù)據(jù)中心資源配