面向最小能耗的服務(wù)器整合方案研究.pdf

1、虛擬化技術(shù)與云計(jì)算技術(shù)相結(jié)合，幫助云計(jì)算供應(yīng)商構(gòu)建了更便捷、可靠以及規(guī)模更大的新型數(shù)據(jù)中心。但是當(dāng)服務(wù)器數(shù)量不斷增加時(shí)，某些服務(wù)器可能會(huì)出現(xiàn)低負(fù)載的情況，研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)服務(wù)器負(fù)載較低時(shí)，比如CPU利用率為10％左右，那么服務(wù)器的能耗也將是滿載時(shí)的50％以上，因此會(huì)對(duì)資源及能耗造成大量浪費(fèi)。傳統(tǒng)的服務(wù)器整合方法可以將多個(gè)負(fù)載（虛擬機(jī)）整合到同一臺(tái)服務(wù)器上，關(guān)閉空閑的服務(wù)器，達(dá)到節(jié)能目的。但是存在三個(gè)方面的不足:選擇待整合服務(wù)器時(shí)，僅從服務(wù)器

2、的層級(jí)來判斷，評(píng)估比較粗糙;未充分考慮整合過程中的代價(jià)問題;沒有對(duì)整合前后的系統(tǒng)能耗進(jìn)行精確計(jì)算。
　　本文在分析傳統(tǒng)整合方法的基礎(chǔ)上，提出了面向最小能耗的服務(wù)器整合問題，并設(shè)計(jì)了解決方案。整合方案的重點(diǎn)是:待整合服務(wù)器和目的服務(wù)器的選擇以及整合前后能耗的精確計(jì)算。根據(jù)各服務(wù)器及其上部署的虛擬機(jī)的資源和性能數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)能耗模型，精確計(jì)算能耗;根據(jù)服務(wù)器的多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來選擇待整合服務(wù)器;通過從全局的角度考察所有虛擬機(jī)的資源需求及服務(wù)

3、器資源剩余情況，利用動(dòng)態(tài)裝箱算法使服務(wù)器的數(shù)量減到最少。因此本文的研究過程為:根據(jù)服務(wù)器的CPU利用率判定整合時(shí)機(jī)后，首先利用主成分分析法選擇影響能耗的主成分，然后構(gòu)建系統(tǒng)能耗模型，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，最后精確計(jì)算能耗;進(jìn)而以節(jié)約能耗為目的，通過基于多目標(biāo)決策的待整合服務(wù)器選擇算法，選擇待整合的服務(wù)器;用全局動(dòng)態(tài)裝箱算法選擇目的服務(wù)器;從而完成面向最小能耗的服務(wù)器整合方案，根據(jù)整合方案執(zhí)行整合，關(guān)閉源服務(wù)器，完成整合。最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)該整合