【摘 要】
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云计算环境下,应用负载规模巨大,云服务提供商为多个客户提供共享的计算、网络和存储资源以最大化资源利用率,降低总体能耗,从而减少数据中心的运营成本,同时需要为用户提供
【机 构】
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江苏润和软件股份有限公司,中国科学院软件研究所
【基金项目】
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南京市高端人才团队引进计划（10072090）； 国家自然科学基金（61602454）
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云计算环境下,应用负载规模巨大,云服务提供商为多个客户提供共享的计算、网络和存储资源以最大化资源利用率,降低总体能耗,从而减少数据中心的运营成本,同时需要为用户提供良好的性能保障。针对该问题,本文提出一种基于动态限速的云应用负载调度方法。面向长时间运行的云应用,根据负载历史记录生成r-b曲线以描述存储和网络利用率,基于动态规划为每类负载自动生成限速参数。在保障处理负载的性能满足SLO的约束下,通过对自动化设置存储和网络限速参数,调度并整合负载以最小化处理负载的服务器数量,从而提高资源利用率并减少能耗。最后,设计并实现了原型系统,实验结果表明,本文所提出的方法和系统具有保障云应用性能,减少运行服务器数量,以及具有较好的可扩展性。
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