【摘 要】
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在满足应用QoS的前提下,提高系统的资源利用率,是数据中心资源管理的一个难点,原因在于应用的资源消耗是动态变化的.为了保证应用的QoS,需要实时预测应用的资源需求,并以此为
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院信息工程研究所,中国科学院大学
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在满足应用QoS的前提下,提高系统的资源利用率,是数据中心资源管理的一个难点,原因在于应用的资源消耗是动态变化的.为了保证应用的QoS,需要实时预测应用的资源需求,并以此为基础动态按需供应资源.已有的资源预测算法可以分为两类:一类需要与应用进行实时交互以监测负载和性能,预测精度高,但扩展性差;另一类只需要在外部监测应用的资源消耗,扩展性好,但是现有算法的预测精度较低.该文针对第二类方法的不足,结合全局及局部的资源消耗变化趋势来改进已有的预测算法.实验证明改进后的预测精确度可以达到95%以上.资源需求的动态变化会导致节点资源无法满足所有应用的QoS,常用的解决方法是采用虚拟机迁移进行负载平衡,但是迁移虚拟机会带来相当大的额外资源消耗.该文提出了一种作业资源匹配算法,对数据中心所有作业进行布局,使不同优先级、不同资源需求及变化规律的作业在节点上混合部署,不仅极大地降低了发生节点资源紧缺的频度,而且实验证明,该算法在相同的资源需求下,还能提高应用的性能.
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