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基于綠色云計(jì)算的能耗優(yōu)化與資源分配研究論文

實(shí)用文 時(shí)間:2021-08-31 手機(jī)版

基于綠色云計(jì)算的能耗優(yōu)化與資源分配研究論文

  近年來,物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、量子通信、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)層出不窮。據(jù)權(quán)威雜志統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)中心的能耗成本已經(jīng)占到運(yùn)營成本的50%。云計(jì)算數(shù)據(jù)中心設(shè)施具有高彈性和虛擬化等特征。數(shù)據(jù)中心能量消耗嚴(yán)重,已經(jīng)成為影響云計(jì)算技術(shù)大面積推廣的主要障礙和難題。通過應(yīng)用云計(jì)算虛擬化技術(shù),可以極大降低主要設(shè)備能耗。

  云計(jì)算平臺(tái)是一種基于云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和并行架構(gòu)、通過互聯(lián)網(wǎng)部署的、以服務(wù)形式交付的IT資源池。云計(jì)算用戶可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn),隨時(shí)隨地按需獲取計(jì)算、存儲(chǔ)、軟件、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)等各種IT資源。

  1云計(jì)算基本特征及應(yīng)用

  云計(jì)算是在網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)的基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展起來的,在全球范圍內(nèi)已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。云計(jì)算是大數(shù)據(jù)在21世紀(jì)的典型應(yīng)用,其以IT資源交付、共享為核心,是一種IT資源配置、交付和管理模式的創(chuàng)新,其資源的匯聚、交付、共享、管理都是基于云計(jì)算平臺(tái)展開。云計(jì)算技術(shù)是以服務(wù)為導(dǎo)向的商業(yè)模式創(chuàng)新,以服務(wù)模式創(chuàng)新為核心理念和發(fā)展模式。

  云計(jì)算若按照行業(yè)應(yīng)用分類可以歸納為:教育云、醫(yī)療云、金融云、工業(yè)云、政務(wù)云等。教育云是指在教育領(lǐng)域,以云計(jì)算技術(shù)為依托,在現(xiàn)代遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)教育的基礎(chǔ)上,通過構(gòu)建區(qū)級/縣級數(shù)據(jù)中心,而構(gòu)建起來的一種新型泛在學(xué)習(xí)模式。教育云通過有效整合軟硬件教育資源,對教師的教學(xué)能力和學(xué)生的學(xué)習(xí)方式都是一個(gè)巨大的變革。醫(yī)療云是在醫(yī)療護(hù)理領(lǐng)域采用云計(jì)算相關(guān)技術(shù)和服務(wù)理念構(gòu)建醫(yī)療保健服務(wù)系統(tǒng)。政務(wù)云是云計(jì)算在政府站建設(shè)、政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的系統(tǒng)建設(shè)。金融云是指利用云計(jì)算技術(shù)將金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)中心與客戶端應(yīng)用整合到云計(jì)算體系架構(gòu)之中,達(dá)到降低運(yùn)營成本的目的'。

  2能耗優(yōu)化與資源分配

  云計(jì)算的對象規(guī)模大,資源與用戶需求各異,且數(shù)量巨大,所以系統(tǒng)每時(shí)每刻都要處理海量數(shù)據(jù),任務(wù)調(diào)度和資源分配是云計(jì)算的重點(diǎn)和難點(diǎn),更是云服務(wù)質(zhì)量高低的重要影響因素。云計(jì)算中的資源分配和調(diào)度是云計(jì)算研究的關(guān)鍵問題之一。

  云計(jì)算資源調(diào)度通常根據(jù)一定的資源使用規(guī)則,在不同資源使用者之間進(jìn)行資源調(diào)度和任務(wù)分配。目前,資源調(diào)度策略大多數(shù)通過虛擬機(jī)級別上的調(diào)度技術(shù)結(jié)合一定的調(diào)度策略為虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用作資源調(diào)度。由于這些調(diào)度算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度比較高,導(dǎo)致算法運(yùn)行效率比較低,算法整體性能不理想。傳統(tǒng)資源分配方法大都采用預(yù)分配的靜態(tài)資源調(diào)度算法,這種算法已經(jīng)不適應(yīng)云計(jì)算資源的異構(gòu)性、動(dòng)態(tài)性等特征,而且資源負(fù)載能力是動(dòng)態(tài)變化的。國內(nèi)外云計(jì)算資源分配領(lǐng)域研究主要集中在啟發(fā)式仿生算法、負(fù)載均衡機(jī)制與時(shí)間跨度最小化原則、能耗最小化與能耗均勻化管理等方面。圖1為Map Reduce調(diào)度模型。

  資源管理器將系統(tǒng)調(diào)度過程中的所有資源進(jìn)行全局管理,并對所有資源進(jìn)行分配,每一個(gè)應(yīng)用的Application Master主要負(fù)責(zé)相應(yīng)的資源調(diào)度和協(xié)調(diào)等基本工作。一個(gè)應(yīng)用程序是一個(gè)單獨(dú)的傳統(tǒng)的Map Reduce任務(wù)或者是一個(gè)DAG(有向無環(huán)圖)任務(wù)。

  每一個(gè)應(yīng)用的Application Master是一個(gè)詳細(xì)的框架庫,它結(jié)合從Resource Manager獲得的資源和Node Manager協(xié)同工作來運(yùn)行和監(jiān)控任務(wù)。

  Resource Manager支持分層級的應(yīng)用隊(duì)列,這些隊(duì)列集群一定比例的資源,根據(jù)資源的計(jì)算能力和動(dòng)態(tài)負(fù)載能力分配適量的計(jì)算任務(wù)到該節(jié)點(diǎn)上,分配結(jié)束后將自動(dòng)從任務(wù)等待隊(duì)列中刪除任務(wù)。同樣,它不能重啟因應(yīng)用失敗或者硬件錯(cuò)誤而運(yùn)行失敗的任務(wù)。Resource Manager是基于應(yīng)用程序?qū)Y源需求進(jìn)行調(diào)度,每一個(gè)應(yīng)用程序需要不同類型的資源,因此需要不同的容器。

  3實(shí)驗(yàn)測試與結(jié)果分析

  針對綠色云計(jì)算中資源管理與調(diào)度過程,在Map Reduce調(diào)度模型基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)了一種并行Map Reduce資源分配算法。PMRRAA算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

  步驟1獲取云計(jì)算系統(tǒng)中計(jì)算節(jié)點(diǎn)相關(guān)性能參數(shù);步驟2:根據(jù)用戶訪問請求獲取資源需求參數(shù);

  步驟2:利用Map Reduce資源分配過程,并發(fā)訪問云計(jì)算系統(tǒng)各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn);

  步驟3:在云計(jì)算系統(tǒng)中選擇計(jì)算節(jié)點(diǎn)參數(shù)符合資源需求參數(shù)的計(jì)算節(jié)點(diǎn),并將所選計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源分配給所述用戶,用于執(zhí)行相應(yīng)的訪問請求。

  步驟4:將用戶請求從等待隊(duì)列中刪除,資源分配結(jié)束。

  本文利用Cloud Sim澳大利亞墨爾本大學(xué)網(wǎng)格實(shí)驗(yàn)室云計(jì)算仿真軟件Cloud Sim,對PMRRAA算法和Map Reduce算法者性能進(jìn)行比較。

  圖3為兩種算法的能耗對比,圖4為兩種算法系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間比較。通過圖3實(shí)驗(yàn)結(jié)果,不難看出:本文設(shè)計(jì)的PMRRAA算法的能耗少于Map Reduce算法。圖4中,PMRRAA算法的執(zhí)行時(shí)間也比Map Reduce算法少,當(dāng)系統(tǒng)的任務(wù)數(shù)量急劇增大后,這種優(yōu)勢表現(xiàn)得更加明顯Job Tracker兩個(gè)主要的功能分離成單獨(dú)的組件,分別用來進(jìn)行資源管理和任務(wù)調(diào)度/監(jiān)控。

  資源管理器將系統(tǒng)調(diào)度過程中的所有資源進(jìn)行全局管理,并對所有資源進(jìn)行分配,每一個(gè)應(yīng)用的Application Master主要負(fù)責(zé)相應(yīng)的資源調(diào)度和協(xié)調(diào)等基本工作。一個(gè)應(yīng)用程序是一個(gè)單獨(dú)的傳統(tǒng)的Map Reduce任務(wù)或者是一個(gè)DAG(有向無環(huán)圖)任務(wù)。

  每一個(gè)應(yīng)用的Application Master是一個(gè)詳細(xì)的框架庫,它結(jié)合從Resource Manager獲得的資源和Node Manager協(xié)同工作來運(yùn)行和監(jiān)控任務(wù)。

  Resource Manager支持分層級的應(yīng)用隊(duì)列,這些隊(duì)列集群一定比例的資源,根據(jù)資源的計(jì)算能力和動(dòng)態(tài)負(fù)載能力分配適量的計(jì)算任務(wù)到該節(jié)點(diǎn)上,分配結(jié)束后將自動(dòng)從任務(wù)等待隊(duì)列中刪除任務(wù)。同樣,它不能重啟因應(yīng)用失敗或者硬件錯(cuò)誤而運(yùn)行失敗的任務(wù)。Resource Manager是基于應(yīng)用程序?qū)Y源需求進(jìn)行調(diào)度,每一個(gè)應(yīng)用程序需要不同類型的資源,因此需要不同的容器。

  4結(jié)語

  隨著我國云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的日漸發(fā)展,市場需求和行業(yè)覆蓋將曰趨完善,并帶動(dòng)我國市場經(jīng)濟(jì)的快速轉(zhuǎn)型和高速發(fā)展,尤其是以物聯(lián)網(wǎng)為技術(shù)支撐的戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)將迎來行業(yè)的春天。云計(jì)算將得到充分應(yīng)用,是未來網(wǎng)絡(luò)大發(fā)展的有力支撐。通過對比實(shí)驗(yàn),顯示在系統(tǒng)執(zhí)行時(shí)間和能量消耗兩方面,PMRRAA算法都要比傳統(tǒng)的Map Reduce算法表現(xiàn)出更佳的性能。

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本文來源http://www.nvnqwx.com/shiyongwen/2300808.htm
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