云數(shù)據(jù)中心基于超圖的存儲優(yōu)化節(jié)能算法研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)密集型計(jì)算需求的快速增長，采用MapReduce框架的云數(shù)據(jù)中心日益流行。其中，能耗問題已成為基于MapReduce框架的異構(gòu)云數(shù)據(jù)中心當(dāng)今急需解決的問題。
　　為了能夠提供超大規(guī)模數(shù)量級的數(shù)據(jù)存儲、處理能力，以及提供良好的可靠性、抗災(zāi)性和處理性能，通常將MapReduce框架部署在具有數(shù)萬節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模集群上，同時對數(shù)據(jù)使用副本技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)冗余。雖然副本技術(shù)可以提高系統(tǒng)的可用性和容災(zāi)性，但它也引入諸如副本一致性、負(fù)載均衡等

2、問題。特別是多副本意味著多份的高昂設(shè)備運(yùn)營成本，這必然會對系統(tǒng)能效的提高產(chǎn)生消極影響。
　　本文在對Hadoop的默認(rèn)副本放置策略進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，提出了一種基于超圖的數(shù)據(jù)副本節(jié)能算法。該算法通過對由服務(wù)器和任務(wù)構(gòu)造的超圖求解其橫貫，得到集群中關(guān)于數(shù)據(jù)副本和服務(wù)器的一個良好的覆蓋結(jié)果。通過數(shù)據(jù)和任務(wù)的遷移，關(guān)閉處于空閑狀態(tài)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，提高了數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器的使用效率，進(jìn)而降低系統(tǒng)的能耗。
　　為了驗(yàn)證本文所提出的算法的有效