面向节能的云计算任务调度策略研究

【摘要】：随着信息技术的高速发展，信息技术行业所带来的能量消耗也成为人们十分关注的问题之一。随着云计算的发展逐渐成熟，相关的应用正在逐年增加，由于云计算数据中心服务器及其配套设备规模的高速增长，快速攀升的能耗已成为影响企业利润的重要因素，研究如何对数据中心的资源和任务进行优化管理，以降低能耗、减少污染对企业和环境保护都有着重要的意义。 云计算数据中心通常包含一个服务器机群，这些服务器同时运行大量的应用程序，这种情况就可以对数据中心的应用负载进行整合，用较小数量的服务器运行任务，使服务器的各项资源都能得到充分的利用的同时又不会出现资源争用的情况，从而达到降低成本，节约能耗的目的，这就是本文所要研究的内容。 由于不同任务对CPU、内存等各种计算资源的需求量不同，为了使数据中心服务器各项资源得到充分利用，首先需要对任务对不同计算资源的需求量进行预测，针对这一问题，本文首先提出了基于神经网络的程序资源消耗预测模型，使用这一预测模型对云计算任务各项计算资源消耗进行预测，该模型以影响程序运行资源消耗的各项因素作为神经网络输入，以程序运行所消耗的时间、CPU利用率、内存使用量、硬盘使用量作为网络输出，收集程序运行的历史数据作为神经网络的训练和测试样本，实现对程序性能及资源使用的预测。 根据云计算任务各项资源消耗量的预测结果，对数据中心的任务和服务器各项资源进行整合，优化任务调度方案。为了减少运行主机并使其各项硬件资源得到充分的利用，同时又能够避免资源争用的情况出现，本文将任务分配问题转化为一个多维多背包问题进行求解，由于任务分配问题是一个NP完全问题，本文设计采用混合遗传算法对该问题求解，以能耗最小作为目标函数，求得任务分配问题最低能耗的优化解，从而实现降低能耗，节约成本的目的。 【关键词】：绿色计算 云计算 任务调度 神经网络 资源预测 混合遗传算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP308;TP301.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 绿色云计算11-13
• 1.2.2 基于虚拟机的节能调度13-14
• 1.2.3 基于任务的节能调度14-15
• 1.2.4 基于 DVS 的节能调度15-16
• 1.3 课题的主要工作16-17
• 1.4 论文的内容安排17-18
• 第2章 云计算任务调度相关技术综述18-25
• 2.1 云计算的基本概念18-20
• 2.1.1 云计算的定义18-19
• 2.1.2 云计算的特征19-20
• 2.2 云计算任务编程模型20-22
• 2.3 云计算任务调度架构22-23
• 2.4 云计算任务资源消耗预测23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 基于神经网络的任务资源消耗预测模型25-43
• 3.1 神经网络简介25-30
• 3.1.1 神经网络的组成25-27
• 3.1.2 神经网络拓扑结构27-28
• 3.1.3 神经网络学习方式28-29
• 3.1.4 神经网络学习算法29-30
• 3.2 影响任务执行资源消耗的因素30-32
• 3.2.1 影响程序性能与任务开销的硬件因素30-31
• 3.2.2 影响程序性能与任务开销的软件因素31
• 3.2.3 输入数据31-32
• 3.3 BP 神经网络预测模型32-38
• 3.3.1 神经网络预测模型32-35
• 3.3.2 神经网络输入降维35-37
• 3.3.3 神经网络训练和验证37-38
• 3.4 样本数据38-42
• 3.4.1 软件样本及特征提取38-40
• 3.4.2 程序运行历史信息收集40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第4章 基于混合遗传算法的任务节能调度43-51
• 4.1 遗传算法简介43-44
• 4.1.1 遗传算法的基本原理43-44
• 4.1.2 遗传算法的求解步骤44
• 4.1.3 遗传算法的基本特点44
• 4.2 云计算任务分配模型44-46
• 4.2.1 任务分配问题的描述44-45
• 4.2.2 任务分配问题的数学模型45-46
• 4.3 混合遗传算法46-50
• 4.3.1 遗传算法的基因编码46-47
• 4.3.2 目标函数与适应度函数47
• 4.3.3 选择与遗传操作47-48
• 4.3.4 修正种群个体48-49
• 4.3.5 算法流程49-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第5章 实验结果及数据分析51-66
• 5.1 任务资源消耗预测51-56
• 5.1.1 实验环境51-52
• 5.1.2 预测结果误差分析52-54
• 5.1.3 资源曲线拟合效果54-56
• 5.2 任务节能调度仿真56-65
• 5.2.1 CloudSim 简介56-58
• 5.2.2 仿真程序设计与实现58-60
• 5.2.3 算法收敛效果对比60-61
• 5.2.4 仿真结果及分析61-65
• 5.3 本章小结65-66
• 结论66-67
• 参考文献67-72
• 攻读学位期间发表的学术论文72-74
• 致谢74

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