兼顾负载均衡的虚拟机节能调度算法研究

来源 :电子科技大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:greenman
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展,云计算技术得到了广泛的应用。各种不同规模的云数据中心在世界范围内普及开来。然而,如此数量庞大的云数据中心带来的是一个严重的能源消耗问题。因此,设计合理有效的节能算法和策略对减少数据中心能耗,节省运行成本和保护环境具有非常重要的意义。本文从数据中心资源调度系统任务分配机制出发,基于GreenCloud模拟系统提供的云数据中心各设施精确的能耗模型,提出了同时适合单数据中心和多数据中心的离线延时节能并负载均衡调度和在线延时迁移节能并负载均衡调度两种算法。两种调度算法均采用了延时分配的思想来尽量减少开启的服务器数量以减少中心能耗。对于在线调度系统,考虑到数据中心用户任务请求少的时候,本文运用迁移技术将资源利用率低的服务器上的任务分配到利用率高的服务器中继续执行以减少开启的服务器。同时,为了保持负载均衡,当服务器的使用率或分配后利用率高于70%时,就不再给该服务器分配任务。通过对比本文的两种算法和其他四种节能调度算法,测试所有算法在数据中心总能耗、中心开启的总服务器数量、中心开启的服务器总运行时间、资源调度算法的总运行时间、算法拒绝任务请求数量和负载不均衡度六个方面的性能。实验数据表明本文的两种节能算法的数据中心总能耗最少,需要的服务器最少,服务器运行时间最少、消耗的资源最少,同时很好地保证了中心负载均衡,达到了算法设计的目标。
其他文献
随着企业自身业务和信息化建设的不断发展与扩张,企业内部网络的规模也急剧膨胀。同一时间,企业内部网络上所保存的数据资源也呈爆炸性增长。为了能够根据企业内网上的重要数
随着因特网的快速普及和计算机各方面性能指数的不断提高,网络已经渗透到人类生活中的方方面面。网络迅速成为信息来源的主力军并且这些信息还在以指数级别在增长,挖掘出这些信
随着信息技术的迅猛发展和广泛应用,各企业都拥有着大量的信息系统用于企业的信息化建设。但是由于各个信息系统所采用的底层实现技术和平台都不尽相同,导致了各信息系统之间
当今时代,高校数字化校园建设正在蓬勃发展中,它是教育信息化的关键步骤之一。国内各大高校依照自身的实际情况和建设目标都在不遗余力的进行数字化校园建设,众多高校展开了
近年来神经网络的研究备受关注,大尺寸的神经网模型在应用中表现出优异的性能。大量的神经网络参数,如,神经元与突触连接,使神经网络具有计算密集和存储密集的特点,难以在资
随着信息化进程的加速,现代战争已经进入信息化时代,而信息战的一个重要组成部分便是战场通信系统。如何利用现代数字化和计算机可视化技术来武装和改造部队,并通过改变战场
随着信息技术的发展,各种形式的恶意代码日益增多,现在已经渗透到我们生活的各个方面。现有的安全软件大多需要依赖服务器的支持来更新病毒库,而且对于这些安全软件一直有盗
膜计算是生物计算中一个新的分支,它是从生物体活细胞的结构和功能中抽象出来的计算模型。膜计算也被称为膜系统或P系统。这个研究方向由罗马尼亚科学家Gheorghe.P un于1998年
我国配电网大部分为中性点谐振接地系统,在配电网架空线路的各类故障中,单相接地故障占比最大。在线故障检测和定位是智能电网自愈功能实现的基础,目前故障选线应用比较成熟,在线故障定位基于故障选线提出,目的在保证电力供应的情况下迅速确定、排除单相接地故障,提高供电可靠性。在线故障定位首先需要获取准确的配电网运行信息,配电网分布范围较广,分支繁多,物联网中的许多方法和技术,对准确、快捷采集电网运行时的状态信
近年来,面向服务架构(SOA)已成为系统集成的主要解决方案,SOA的提出在一定程度上解决了多个应用集成的问题。SOA架构的基础设施是企业服务总线(ESB),随着企业业务复杂度的增