云计算系统中数据中心的节能算法研究

简要介绍了云计算的定义和特点,重点研究了云计算数据中心的高能耗问题,对目前的节能算法进行了分类,重点综述了基于DVFS的节能算法、基于虚拟化的节能算法以及基于主机关闭/开启的节能算法,并对算法的优缺点和适用环境作了比较分析。最后总结了云计算数据中心的能耗管理中进一步的研究难题。     

数据中心虚拟机节能管理机制

大规模数据中心需要消耗大量的电能,由此带来了高额的运营成本以及环境污染等问题。为了降低数据中心的能耗,在构造了数据中心管理模型的基础上,提出了虚拟机静态安置算法与动态调整算法。虚拟机的动态迁移技术能够有效地降低数据中心能耗,提升资源利用率。然而,过度地迁移虚拟机,会影响应用的运行质量,造成SLA违背。动态调整阶段,采用了动态阈值的方法来控制虚拟机的迁移,降低能耗。最后,利用CloudSim平台进行了大量的模拟实验。实验结果表明,所提出的数据中心虚拟机节能管理机制(EAMVM)能够降低能源消耗,减少虚拟机的迁移次数。     

云计算中高效节能的虚拟机分布式管理方法

云计算数据中心的集中管理方法存在虚拟机迁移数量过多、不能很好地扩展到大规模集群上的问题。为此,提出一种节能的虚拟机分布式管理方法。分布式管理方法分为本地管理与全局管理,本地管理负责监控数据中心的各个节点,通过设置高门限值和低门限值决定虚拟机的迁移,全局管理负责将虚拟机迁移到产生最小电源消耗的物理节点上。实验结果表明,分布式管理方法能在减少虚拟机迁移数量、提高系统服务质量的同时,实现云计算数据中心的高效节能。     

云计算数据中心可扩展服务器节能优化研究

摘要：云计算数据中心越来越庞大,硬件规模也日益增大,而且还会有大量的计算资源、存储资源会出现在云端,促使出现了一大批十万级、百万级、乃至千万级服务器的数据中心,且服务器还可以增量扩展与增量部署,高能耗问题已经日益凸显,严重制约到云计算数据中心的可持续性发展。本文提出了一种新型的云计算数据中心可扩展服务器节能优化策略——效能优化策略,能够基于全局角度来降低能源消耗,优化服务器选择过程,并且还可促使不同服务器之间实现负载均衡。仿真实验结果表明：基于能耗大小来看,本文提出的效能优化策略要比DVFS策略、无迁移策略所对应的能耗分别节约15.23%、24.33%;基于迁移数来看,本文提出的效能优化策略要比DVFS策略所对应的迁移次数减少2425次,总之,本文提出的效能优化策略总体而言要明显比DVFS策略、无迁移策略更优越。     

云计算系统中数据中心的节能算法研究

简要介绍了云计算的定义和特点,重点研究了云计算数据中心的高能耗问题,对目前的节能算法进行了分类,重点综述了基于DVFS的节能算法、基于虚拟化的节能算法以及基于主机关闭/开启的节能算法,并对算法的优缺点和适用环境作了比较分析。最后总结了云计算数据中心的能耗管理中进一步的研究难题。     

基于虚拟机调度的数据中心节能优化

随着数据中心的快速发展,其能耗问题已经愈发突出,数据中心节能机制已成为研究热点;但大多节能机制并未充分考虑数据中心的异构性,如不同时间购置的服务器之间存在差异。为此引入代表服务器能耗效率的能效比(Performance/Power)作为参数,提出一种基于虚拟机调度的节能算法PVMAP,动态整合虚拟机时优先充分使用能效比高的服务器,从而尽量减少虚拟机迁移次数和同时运行的服务器数量。仿真实验结果表明,算法能够在节能的同时保证服务质量(QoS),比其他算法具有更好的稳定性和可扩展性。     

基于数据中心的两阶段虚拟机能效优化部署算法

针对数据中心在虚拟机动态部署过程中的高能耗问题,提出了面向数据中心的两阶段虚拟机能效优化部署算法--DVMP_VMMA。第一阶段为初始部署,提出了动态虚拟机部署(DVMP)算法限定主机最优部署数量,降低了闲置能耗;同时,为了应对负载的动态变化,第二阶段提出迁移约束的虚拟机迁移算法(VMMA)对初始部署方案作进一步优化,这样不仅得到的系统能耗更低,而且还能保证应用服务质量。与满载算法(FL)、基于固定门限值的部署算法(FT),绝对中位差部署算法(MAD)、四分位差部署算法(QD)、迁移周期最优算法(MTM)、最小占用率迁移算法(MIU)进行的比较实验结果表明:DVMP_VMMA不仅考虑了系统能耗优化,使运行时资源利用率更高;而且还可以避免VM频繁迁移完成对性能的提升,其在优化数据中心能耗、SLA违例、VM迁移量的控制及性能损失等指标上均有较好效果,其综合性能优于对比算法。     

面向云数据中心的虚拟机部署时延优化算法研究

最优化虚拟机部署时延可以有效地提高云数据中心的效率,然而,目前虚拟机部署时延最优化问题主要针对的是单资源类型的部署。本文主要工作是考虑了服务器内资源容量及虚拟机多类型资源需求时虚拟机部署最优化时延问题。首先,将最优化虚拟机部署时延问题进行了形式化建模,并证明了该问题为一个NPC问题。接着,通过遗传结合贪心策略提出了一种高效的虚拟机部署算法优化时延。该算法的主要特点在于：结合了贪心策略指导个体在初始化、选择、交叉、变异时形成最优解,并且在交叉过程中采用奇、偶数位个体交叉的方式形成新个体,既避免了个体间的重复交叉,又通过多样化的新个体形成使得算法的解不会陷入局部最优。另外,由于遗传算法在交叉过程中会存在交叉冲突问题(服务器容量超载),还设计了一种交叉冲突检查方法避免了交叉冲突后非法个体的生成。最后,通过实验比对,将提出的算法分别与最新研究成果VMPDN、粒子群优化算法等算法比较,结果表明提出算法有效的缩短了虚拟机的部署时延。同时通过不同资源类型数量、迭代次数及种群大小的情况下,分析和考察了算法的性能,结果表明提出算法的性能仍好于其他的算法。     

虚拟化云计算数据中心资源节能调度算法研究

针对当前云计算数据中心资源调度过程耗时长、能耗高、数据传输准确性较低的问题,提出基于VR沉浸式的虚拟化云计算数据中心资源节能调度算法。构建云计算数据中心资源采样模型,结合虚拟现实(virtual reality,VR)互动装置输出、转换、调度中心资源,提取中心资源的关联规则特征量,采用嵌入式模糊聚类融合分析方法三维重构中心资源,建立虚拟化云计算数据中心资源的信息融合中心,采用决策相关性分析方法,结合差异化融合特征量实现对数据中心资源调度,实现虚拟化云计算数据中心资源实时节能调度。仿真结果表明,采用该方法进行虚拟化云计算数据中心资源节能调度的数据传输准确性较高,时间开销较短,能耗较低,在中心资源调度中具有很好的应用价值。     

云计算数据中心资源管理系统研究

云计算简单的说就是利用计算机进行互联计算,并且能够进行大规模的数据计算,这个技术是进入21世纪以来最热门的技术之一。本文主要分析了云计算的发展状况,并且对云计算数据中心进行了全面的概述,并且详细的介绍了云计算的资源管理系统。     

云计算下虚拟机部署机制的研究

随着云计算的发展,虚拟化技术重新得到了人们的关注。当前,在用户服务不断增多,待处理量激增的情况下,如何提高云计算下虚拟机部署效率成为了人们研究的热点。对云计算下虚拟机部署的体系结构和部署流程,以及针对虚拟机部署机制的优化策略进行了研究。使用了分布式模板文件存储方法来提高虚拟机部署效率,通过实验验证了该方法的有效性。     

云计算和云数据管理技术

随着各种新技术的发展,企业的关键信息以几何级速度增长,更多的数据需要保存更长的时间.伴随着云计算技术的发展,云计算已经成为一种全新的互联网应用模式.而在云计算对海量的数据高效管理,云端数据精确精准快速查询成为越来越重要的问题.一个新的面向云计算的数据管理研究领域正逐渐形成,在云计算技术的基础上,提出了云数据管理的概念.分析GFS,BigTable,Dynamo等当前互联网主流云数据管理系统的基本原理,并针对未来云数据管理架构进行分析,最后指出了云数据管理领域的主要研究方向.     

面向云计算数据中心的能耗建模方法

云计算对计算能力的需求,促进了大规模数据中心的飞速发展.与此同时,云计算数据中心产生了巨大的能耗.由于云计算的弹性服务和可扩展性等特性,云计算数据中心的硬件规模近年来极度膨胀,这使得过去分散的能耗问题变成了集中的能耗问题.因此,深入研究云计算数据中心的节能问题具有重要意义.为此,针对云计算数据中心的能耗问题,提出了一种精确度高的能耗模型来预测云计算数据中心单台服务器的能耗状况.精确的能量模型是很多能耗感知资源调度方法的研究基础,在大多数现有的云计算能耗研究中,多采用线性模型来描述能耗和资源利用率之间的关系.然而随着云计算数据中心服务器体系结构的变化,能耗和资源使用率的关系已经难以用简单的线性函数来描述.因此,从处理器性能计数器和系统使用情况入手,结合多元线性回归和非线性回归的数学方法,分析总结了不同参数和方法对服务器能耗建模的影响,提出了适合云计算数据中心基础架构的服务器能耗模型.实验结果表明,该能耗模型在只监控系统使用率的情况下,在系统稳定后,能耗预测精度可达到95%以上.     

面向IPv4/IPv6云计算虚拟机迁移实时功耗建模研究

随着当前云计算技术的飞速发展,云计算平台资源池规模亦不断膨胀,带来了高功耗问题.云计算平台的功耗优化已成为业界关注的焦点.针对IPv4/IPv6异构网络进行云计算平台资源池功耗度量研究,分析CPU功耗变化与CPU计算密度关系结合线性回归方法建立数学模型,针对数据关系确定数学模型参数值,并依据实验结果分析了实验数据,进一步验证了模型的正确性,该模型的建立为云计算平台功耗优化提供理论依据.     

基于随机规划的云计算中虚拟机分配优化研究

IaaS是云计算中一种基本的服务模式,虚拟机分配是其中的一项重要任务。本文针对虚拟机分配中响应时间和费用消耗的目标,给出了一种虚拟机分配问题的优化算法。该算法在需求具有不确定性的前提下,综合考虑了响应时间和费用消耗两方面的因素,对从属不同供应商的虚拟机资源进行调度和分配。本文基于随机规划理论,对算法进行了建模和仿真,给出了面向响应时间和费用消耗的目标函数及其约束,并通过仿真实验对模型进行了求解。结果表明,该方法能在最大限度节省计算费用的基础上满足不同用户的需要。     

云计算环境虚拟机匿名身份证明方案

作为云环境的重要构成部分,虚拟机的身份管理与认证是云计算安全中的重要问题.由于云计算环境具有大规模、分布式等特点,通常在云内存在多个身份权威.而现有的虚拟机身份证明方案中,身份权威的信息是公开的,因此在应用于云计算环境时,将造成组织结构、虚拟机位置等相关性信息的泄露,与云环境的结构透明、位置无关等特性相违背.提出的虚拟机身份证明,在保障原有认证性和信任关系的情况下,实现了身份证明过程中对身份权威信息的隐藏,避免了上述组织结构、位置等信息的暴露,可支持云环境结构透明、位置无关的特点.此外,该方案实现了对平台属性的安全证明,且证明过程无需身份权威的参与,避免了校验者和身份权威的合谋攻击,进一步提高了方案的安全性和实用性.     

云计算客户虚拟机间的安全机制研究与实现

云计算提供的弹性服务依赖于虚拟化技术的支持,然而虚拟化技术存在的安全问题也严重威胁着云计算的安全。针对目前云计算虚拟化技术中客户机操作系统面临的安全风险,在分析云计算虚拟化技术需求及特点的基础上,设计适用于云计算环境的集中管理、分布式实施的强制访问控制以及基于云资源控制的隔离机制,使其相互配合。保证云计算中客户机操作系统的安全,并在使用XEN作为虚拟化软件的OPENSTACK平台上实现这些安全机制。实验结果表明,该安全机制能够较好地防护针对客户机操作系统的攻击,对客户机操作系统的安全起到有效的保护作用。     

仿真环境下的云计算数据中心能耗评估方法

数据中心能耗优化问题是云计算领域的重要研究方向,但在真实环境中进行相关研究需要承担巨额的研究成本,并且实验周期长,因此仿真技术在该领域广泛应用.为提高数据中心能耗感知仿真实验的准确性和可信度,本文分析了仿真平台的内置能耗模型和其他学者提出的能耗评估方法,并在此基础上提出了基于CPU和内存利用率的能耗评估方法,该方法考虑了CPU利用率对内存能耗的影响,采用多元非线性模型进行回归分析.实验证明,本文提出的能耗评估方法在适用于仿真平台的同时具有较高的预测精度,有效地提高了云计算仿真平台能耗评估的准确性.     

云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化

云计算的一个关键需求是其基础设施中大规模虚拟机的放置问题.虚拟机和物理结点之间的映射决定了如何将云计算中虚拟化资源分配给多个Web应用,对云计算系统的性能、能耗和QoS保证有重要影响.文中提出了云计算中虚拟机放置的自适应管理框架,提出了带应用服务级目标约束的虚拟机放置多目标优化遗传算法,用于制定框架中的虚拟机放置策略....