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虚拟化资源调度技术的研究

虚拟化资源调度技术的研究

作者：张龙南京航空航天大学

学位级别：硕士

云数据中心通过虚拟化技术将异构的计算资源、存储资源和网络资源进行整合，构建成一个动态的虚拟化资源池，使用虚拟化资源调度与管理技术实现各种资源的自动部署、动态扩展、按需分配。因此，对虚拟化资源调度与管理技术的研究对于提... 详细信息

云数据中心通过虚拟化技术将异构的计算资源、存储资源和网络资源进行整合，构建成一个动态的虚拟化资源池，使用虚拟化资源调度与管理技术实现各种资源的自动部署、动态扩展、按需分配。因此，对虚拟化资源调度与管理技术的研究对于提高云资源利用率、节约能源、降低运营成本具有重要的意义。论文工作重点研究了虚拟化资源调度技术。主要研究内容如下：针对数据中心资源使用成本高以及用户QoS得不到保障的问题，本文提出了一种动态的带有目标优化的约束规划虚拟资源分配模型VCRA-CP(Virtual Cloud ResourceAllocation-Constraint Programming)，通过仿真实验验证了该模型的有效性，实验结果表明该模型可较好的满足用户QoS需求，并具有较低的资源使用成本;针对资源使用成本评估问题，设计了基于AHP的资源使用成本评估指标权重计算方法，在一定程度上可减少主观因素的影响;针对数据中心高能耗问题，本文提出了一种动态能耗感知的虚拟资源均衡调度算法BSA-DPA(ABalanced Scheduling Algorithm for Virtual Resourcebased on Dynamic Power-Aware)，仿真实验结果表明BSA-DPA算法能够最大限度地满足服务等级协议的同时可有效地降低数据中心的能耗;在分析研究已有的主机超载检测策略的基础上，设计了多维度的主机超载检测策略MHOD(Multi-dimensional Host Overload Detection)，并通过仿真实验验证了该策略的健壮性和有效性。本文采用Java编程语言在MyEclipse平台下设计并编程实现了基于CloudSim的虚拟化资源调度仿真平台，通过该仿真平台对本文所提出的模型和算法进行了实验分析，验证了本文所设计的模型和算法相比同类研究工作具有提高系统资源利用率，降低数据中心能耗与资源使用成本以及最大限度地满足用户QoS的优点。

关键词：虚拟化资源调度能耗感知数据中心云计算

基于SSD的数据库系统绿色查询优化器的研究

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基于SSD的数据库系统绿色查询优化器的研究

作者：李树新疆大学

学位级别：硕士

自进入大数据时代以来,信息技术领域的数据已呈指数型爆炸性增长。数据中心作为数据存储的重要载体,其规模和数量逐年成倍增长,使得数据中心的能耗问题日益突出,并引发了一系列严峻的成本与环境问题。数据库是数据中心的主要资源消耗部... 详细信息

自进入大数据时代以来,信息技术领域的数据已呈指数型爆炸性增长。数据中心作为数据存储的重要载体,其规模和数量逐年成倍增长,使得数据中心的能耗问题日益突出,并引发了一系列严峻的成本与环境问题。数据库是数据中心的主要资源消耗部件之一,因此研究节能环保的绿色数据库系统已成为政府、企业及学术界的共识。目前,固态硬盘(SSD,solid-state drive)凭借性能高、耗电少的特性,成为绿色数据库的研究热点。然而现有基于SSD设备数据库的研究大都以提高性能为目标,缺少对能耗的关注及处理。因此,无论是出于降低数据中心运营成本的考虑,还是响应节能环保、可持续发展的时代主题,基于SSD设备数据库系统的节能研究都有着显著应用价值和社会意义。针对现有基于SSD设备的数据库系统缺少对能耗的感知及优化的问题,本文提出了一种绿色查询优化器设计。首先基于对数据库主要系统资源(CPU、SSD)消耗模式的分析基础上构建了资源开销单位统一的能耗感知模型。然后针对现有仅优化性能的查询优化器忽略节能的查询计划的缺点,提出了一种功耗——性能权衡模型,旨在兼顾性能的条件下,以尽可能降低系统功耗的方式实现数据库的节能。其中,能耗感知模型主要将CPU和SSD的资源消耗解析为功耗开销和时间开销,再基于SSD设备的基本I/O操作类型构建出功耗开销模型与时间开销模型,并利用多元线性回归完成模型的求解。而作为绿色优化器另一重要设计部分的功耗——性能权衡模型主要包含自适应响应时间阈值算法和功耗——性能权衡算法。自适应响应时间阈值算法利用幂函数的性质,使得响应时间阈值自适应于查询计划执行时间,从而获得理想有效的性能区间。功耗——性能权衡算法以能耗感知模型为基础,通过利用查询计划的功耗和性能之间的权衡,帮助优化器选取满足性能需求并具有低能耗的查询计划。最后,本文主要基于TPC-H测试基准对上述模型进行了详细的实验验证,论证了提出的绿色查询优化器的有效性。实验结果表明:我们的能耗感知模型在数据库系统独占系统资源时的平均误差为5.15%,最高绝对误差为9.8%,功耗——性能权衡模型可实现21.83%的功耗降低以及16.77%的能耗节省,且系统平均能效提高了15.73%,可有效降低数据库系统的能耗。

关键词：大数据绿色数据库能耗感知能耗有效性固态硬盘

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虚拟网络资源动态重配置算法研究

虚拟网络资源动态重配置算法研究

作者：吕新亮山东师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着云计算技术快速地发展,互联网业务数目与规模得到了空前的增长,传统的互联网结构面临这随之而来的一系列问题,其中网络僵化问题尤为突出。如果采用以往的单纯增加新的物理网络设备来解决互联网僵化问题,多数情况下会遇到两... 详细信息

近年来,随着云计算技术快速地发展,互联网业务数目与规模得到了空前的增长,传统的互联网结构面临这随之而来的一系列问题,其中网络僵化问题尤为突出。如果采用以往的单纯增加新的物理网络设备来解决互联网僵化问题,多数情况下会遇到两方面困难:一方面是增加新的设备将会产生高昂的成本代价,因为新网络设备的增加必然会改变现在的网络架构,导致硬件(路由器等)、软件发生根本性变化;另一方面,由于现在的很多互联网业务具有多互联网服务提供商(Internet Service Providers,ISPs),因此只有得到了原本网络架构中每个ISP的一致同意,才能对现有的互联网架构进行改变。正是因为上述因素,构建全新的互联网架构的可行性就变得很低。为了解决互联网所面临的问题,网络虚拟化(Network Virtualization,NV)发展迅速,成为解决网络僵化相关问题的一个可行的方法。在网络虚拟化技术的研究中,虚拟网络映射(Virtual Network Embedding,VNE)是其研究的一个重要内容,即把多个不同的虚拟网络请求(Virtual Network Request,VNR)映射到同一个底层物理网络(Substrate Network,SN)上,共享SN上的资源。而如何有效地实现VNR映射到SN上成为网络虚拟化中面临的一个重要挑战。如今,仅考虑如何映射还不够,因为随着已映射资源生存周期结束离开SN后底层网络会出现许多碎片化的资源,导致底层网络以后的接受率下降、负载率不均衡,开启冗余的物理设备还会增加额外的能耗问题,因此就需要对已经映射的VNR进行有目的性的迁移,来达到接受率、负载率、能耗等指标的优化。本文的主要研究内容包括:(1)设计实现了启发式节能重配置算法HEARA,该算法是一种以节能为目标的算法,通过迁移负载小的物理设备上的虚拟节点或虚拟链路到负载较多但不超过总资源一定阈值的其他物理设备上,关闭或休眠零负载的物理设备来达到节能的目的,同时给迁移目标加一些限制条件也能够兼顾到负载均衡以及接受率,此外,本文在链路映射时加入路径切割算法。实验表明,本文所提出的算法既能够提升接受率,又能涉及负载均衡等其它性能指标,是一种新颖的节能算法。(2)考虑到网络映射中的低接受率与不均衡的物理底层网络负载,设计实现了一种在动态底层物理网络环境中的的重配置算法DSNRA。该算法主要思路为:在瓶颈物理节点附近创建新的物理节点以及相关链路,然后寻找在瓶颈节点以及其他距离约束内负载率高于预设阈值的物理节点上的虚拟节点,比较迁移收益与成本之后再决定是否将这些虚拟节点迁移到新建的物理设备上。重复从创建节点开始的过程,直到负载率低于预设阈值。实验表明,通过对底层物理网络的更新和对虚拟请求的重配置,提高了虚拟网络的接受率以及物理底层网络的负载均衡率。(3)将HEARA算法与DSNRA算法进行结合,在资源不足需要增加物理设备时优先寻找是否有休眠的物理节点或者链路,将休眠的设备重新激活并进行相应的迁移来达到在比DSNRA算法能耗更低、比HEARA负载更均衡的情况下对各项指标的综合优化。

关键词：网络虚拟化虚拟网络映射网络重配置能耗感知负载均衡

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云计算下基于互补关系的任务调度研究

云计算下基于互补关系的任务调度研究

作者：阴倩北京交通大学

学位级别：硕士

云计算是一种新颖的计算方式,它通过采用虚拟化技术将资源进行有效整合和管理以便为用户提供高效的应用程序和服务。近些年云计算的快速发展使得云服务市场和数据中心的规模也在不断扩大,导致云数据中心产生了大量能耗。高能耗问题一直... 详细信息

云计算是一种新颖的计算方式,它通过采用虚拟化技术将资源进行有效整合和管理以便为用户提供高效的应用程序和服务。近些年云计算的快速发展使得云服务市场和数据中心的规模也在不断扩大,导致云数据中心产生了大量能耗。高能耗问题一直受到学术界和工业界的广泛关注,作为云计算的关键领域之一,合理高效的任务调度机制是解决这类问题行之有效的策略,对于资源的优化管理具有非常重要的现实意义。然而,目前的研究大多只考虑了单一任务的调度,而忽略了任务之间的潜在关系,这势必无法给出最优的任务调度策略。同时,由于用户可以随时随地向云端提交任务,因此服务器上的负载具有高度的动态性,精准把握负载的变化趋势能够为合理高效的任务调度提供决策支持。受上述内容的启发,本文从探究任务之间潜在关系的角度出发,并基于任务间的潜在关系展开了负载预测和任务调度方面的相关研究,在保证系统高性能的同时实现降低云数据中心能耗的目标。本文的主要工作及创新点可以归纳为以下两部分:(1)基于互补关系的负载预测研究本文将任务之间的潜在关系定义为互补关系,并构建了一种基于最小方差的互补关系生成算法用于快速准确地提取任务之间潜在的互补关系。在此基础上,考虑到负载具有高度的动态性,本文基于任务的互补关系设计了一个带有注意力模块的编码器-解码器预测算法(Attention module-based Encoder-Decoder Predictor based on Complementary Relationship,AEDP-CR),旨在预测工作负载在未来较长的一段时间内是否仍旧保持互补关系。实验结果表明,AEDP-CR通过利用互补的任务可以在很大程度上提高预测的准确性,因此相比与其他的预测模型有着更高的预测精度。AEDP-CR的提出有助于发现用户请求在时间维度上的变化趋势,并为后续合理的任务调度提供主动的决策支持。(2)基于互补关系的任务调度研究为了合理高效地利用数据中心的资源,本文进一步提出了基于互补关系的任务调度策略(Complementary Relationship-based Task Scheduling,CRTS)。CRTS将预测后仍旧保持互补关系的任务成对调度至资源最合适的同一台服务器上,这将充分利用服务器的资源进而大大提高资源利用率,实现降低系统的能耗的目标。除此之外,那些不具有互补关系的任务也将被分配到资源最匹配的服务器上,进一步减少任务完成时间。实验结果表明,CRTS相比与其他的任务调度策略在任务完成时间和能耗两个指标上展示出了最好的性能。

关键词：云计算能耗感知任务调度互补关系负载预测

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光网络中的虚拟网络映射问题研究

光网络中的虚拟网络映射问题研究

作者：完小美电子科技大学

学位级别：硕士

面对云计算如此高速地发展、互联网业务的爆炸式增长以及用户需求的多样化,网络的资源将变得尤为紧张。研究人员们为了缓解网络资源如此紧张的压力而提出了网络虚拟化技术。作为网络虚拟化技术的基础内容之一,虚拟网络映射问题解决的是... 详细信息

面对云计算如此高速地发展、互联网业务的爆炸式增长以及用户需求的多样化,网络的资源将变得尤为紧张。研究人员们为了缓解网络资源如此紧张的压力而提出了网络虚拟化技术。作为网络虚拟化技术的基础内容之一,虚拟网络映射问题解决的是该技术中的资源分配问题。由于不同的底层网络具有其自身的特性,因此在进行虚拟网络映射时需要结合不同的底层网络约束进行优化。灵活栅格光网络能够根据传输速率和调制码型来合理分配频谱资源,实现较宽范围内的全光通道连接。因此研究灵活栅格光网络下的虚拟网络映射问题具有一定的意义。本文旨在进行调制方式可选和能耗感知的虚拟网络映射问题的研究。在调制方式可选的虚拟网络映射研究中,首先根据灵活栅格光网络的栅格数的连续性、映射不重叠性等特点设计了一个ILP模型。在模型中以最小化映射资源代价为目标函数,以路由约束、资源约束、距离与调制方式选择约束等为模型的约束条件。然后,根据模型的结果进行分析,设计了一个两阶段映射的启发式算法。在该算法的虚节点映射阶段,本文兼顾负载均衡和聚集映射。在虚链路映射阶段,本文为底层网络的所有节点对计算前K条最短路,在映射时遍历这K条路径。在遍历中,通过计算路径长度选择合适的调制方式,计算虚链路实际所需的栅格数,之后寻找公共的可用连续栅格数。最后,对比模型与算法的性能:算法的结果在节点负载均衡和求解时间上远优于模型的结果,模型在映射代价和请求阻塞率上优于算法的结果。此外,全球能源危机的出现使得如何减少网络能耗、降低网络运维成本成为当前亟待解决的问题。因此,本文基于灵活栅格光网络对能耗感知的虚拟网络映射问题进行研究。通过分析灵活栅格光网络中的节点和链路能耗特点,本文设计了ILP模型。在模型中以最小化映射能耗为目标函数,以路由约束、节点与链路激活约束等为模型的约束条件。根据映射特点,本文还设计了能耗问题的启发式算法。在算法的虚节点映射阶段中,在尽可能使节点映射成功的基础上以最小化节点映射能耗为目标进行映射。在虚链路映射阶段,以最小化链路映射能耗为目标首先在on状态的物理网络上进行映射,若失败则在全局物理网络上进行映射。最后,本文对比能耗模型和算法的性能:在算法的结果在节点负载均衡和求解时间上远优于模型的结果,而模型在请求阻塞率和映射能耗上优于模型。最后,本文总结了全文的研究工作并对以后的工作方向进行展望。

关键词：灵活栅格光网络虚拟网络映射调制方式能耗感知

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智慧节能理念下建筑用能监测技术及系统设计

粘接 2023年第1期50卷 168-172页

作者：厉明吴元泽杨峰刘广东中国绿发投资集团有限公司北京100020

为响应国家节能减碳策略,加强建筑用能的监测,该研究设计出大型建筑用能监测系统,通过系统感知层采集建筑的用能数据,系统进行统计分析整体感知建筑用能情况,能够从多个维度进行用能分析,总结用能数据的变化趋势。用能数据采集模块进行... 详细信息

为响应国家节能减碳策略,加强建筑用能的监测,该研究设计出大型建筑用能监测系统,通过系统感知层采集建筑的用能数据,系统进行统计分析整体感知建筑用能情况,能够从多个维度进行用能分析,总结用能数据的变化趋势。用能数据采集模块进行了多通道设计,并集成了多种类型的传感器,能够从多个数据通道同时采集建筑能耗数据,并且能够检测到异常用能数据。基于循环神经网络和BP神经网络构建混合预测模型,提取建筑运行能耗数据中的有效特征,最终输出建筑的能耗预测值。实验结果显示该系统的数据采集速度快,采集时间不超过60 s,预测误差最小为0。

关键词：智慧节能建筑用能能耗感知数据采集循环神经网络系统设计