基于负载均衡的节能任务调度模型及其算法研究

【摘要】：近年来，数据中心的能源消耗问题成了制约云计算发展的瓶颈，得到了商业界和学术界的广泛关注。提高服务器的能源利用率是降低数据中心总能耗的有效途径。为了提高服务器的能源利用率，本文提出了新的基于负载均衡的节能任务调度优化模型，并设计了相应的高效求解算法。本文的主要贡献在于： 首先，基于服务器能源利用率与资源利用率的相关性，将服务器的资源利用率最大化问题转化为服务器CPU与硬盘的负载均衡问题，其次，考虑到云数据中心的网络带宽是很稀缺的资源，通过保证任务100%的数据本地化执行，提出了基于负载均衡的节能任务调度优化新模型。该模型极大地减少了网络的传输开销。进一步，考虑到云数据中心的任务量数以万计，所建立的任务调度模型为大规模优化模型。为了对所建优化模型设计高效算法，针对问题空间设计了特别的编码、解码方法、交叉算子、变异算子、选择算子、Map任务重置策略、Reduce任务重置策略和数据重置策略等。同时，为了加快算法的收敛速度，引入了局部搜索算子。在此基础上设计了基于MOEA/D框架的高效多目标遗传算法。最后，对提出的模型进行了实验仿真，并对数据了进行分析，结果表明了模型和算法的有效性。 【关键词】：节能 任务调度 多目标优化 负载均衡
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP301.6
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 课题的研究背景和意义7-8
• 1.2 国内外的研究现状8-11
• 1.3 本文的主要工作11
• 1.4 本文的结构11-13
• 第二章 相关技术与平台介绍13-21
• 2.1 云计算概述13-14
• 2.1.1 云计算的定义和特征13-14
• 2.1.2 云计算的关键技术14
• 2.2 云计算关键技术之 MAPREDUCE 编程框架14-20
• 2.2.1 Google MapReduce 编程框架简介15-16
• 2.2.2 Hadoop MapReduce 编程框架简介16-19
• 2.2.3 Hadoop MapReduce 中的任务调度19-20
• 2.3 本章小结20-21
• 第三章 基于负载均衡的多目标任务调度模型21-27
• 3.1 多目标优化简介21-23
• 3.2 问题描述23-24
• 3.3 模型建立24-25
• 3.4 本章小结25-27
• 第四章 任务调度多目标优化算法27-39
• 4.1 多目标优化算法简介27-29
• 4.2 模型求解29-37
• 4.2.1 编码与解码30-31
• 4.2.2 交叉算子31-32
• 4.2.3 变异算子32-33
• 4.2.4 修正算子33-34
• 4.2.5 局部搜索算子34-37
• 4.3 任务调度多目标优化算法流程37-38
• 4.4 本章小结38-39
• 第五章 实验仿真与分析39-45
• 5.1 参数设置39-40
• 5.1.1 任务粒度设置39
• 5.1.2 资源利用率初始值和最优值设置39-40
• 5.1.3 基于 MOEA/D 的多目标遗传算法的参数设置40
• 5.2 实验结果与分析40-44
• 5.2.1 基于负载均衡的任务调度方案的解40-41
• 5.2.2 基于负载均衡的 Pareto 解集之左上端点分析41-42
• 5.2.3 基于负载均衡的 Pareto 解集之右下端点分析42-44
• 5.3 本章小结44-45
• 第六章 总结与展望45-47
• 6.1 本文工作总结45
• 6.2 后期工作及展望45-47
• 致谢47-49
• 参考文献49-53
• 研究生在读期间的研究成果53-54

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