论文部分内容阅读
随着云计算的快速发展，学术界、工业界能够方便地获取较为低廉的计算、存储、网络等服务。然而，为云计算服务提供支撑的数据中心的正常运行需要消耗巨大的能耗值，随之带来的对能源与环境的影响便引起越来越多的关注。由于数据中心中采用的调度算法对计算资源的有效利用影响巨大，因此兴起了大量对云计算环境下中使用的调度算法的研究，旨在通过合理安排工作流并行程序的执行，探索产生更低能耗的方法。近些年来动态电压频率调整技术(Dynamic voltageand frequency scaling,DVFS)的出现，使得CPU可以根据计算能力的不同需要，动态改变电压与运行频率以达到节约能耗的目的。通过对DVFS技术的利用，我们能够得到更灵活的调度算法用于解决能耗问题。本课题致力于研究云计算环境中在满足服务等级协议(Service-Level Agreement，SLA)的前提下降低能耗的调度算法问题。我们的研究工作大致可以分为以下两个阶段: 1、第一阶段，将工作流并行程序合理分解为若干个子任务，通过合理安排这批任务在数据中心的异构分布式系统中的执行顺序，以及对各个任务执行所需的电压/频率等级值的调整，我们提出了一种启发式调度算法GTI(Group ThenIndividual)，能够在用户请求的截止时间Deadline限制内完成，并尽可能减少工作流并行程序所产生的能耗值。该算法有效的弥补了已有的EES(enhancedenergy-efficient scheduling)调度算法的缺陷。我们通过仿真实验对该调度算法进行验证，实验结果表明GTI调度算法较EES调度算法能够减少更多能耗。 2、第二阶段，通过调整GTI调度算法本身所使用的参数反复做仿真实验，并对实验结果进行观察分析，提出优化后的调度算法AGTI(adaptive group thenindividual)。随后的仿真实验中，我们将EES、ESFS、GTI和AGTI这4种调度算法作为比较对象。其中新增了最近被提出的调度算法ESFS(Energy-aware StepwiseFrequency Scaling Algorithm)。实验结果表明，调整后的调度算法AGTI在节约能耗方面具有更加优秀的性能效果。 总之，在云计算环境下利用优秀的调度算法能够更加有效的利用资源，进而产生更少的能源消耗。本课题通过对现有调度算法的研究，发现其中缺陷、探索提出一种新的调度算法，并通过仿真实验对其有效性进行了验证。