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1、云计算环境下基于能耗感知的弹性资源管理机制作者：天天论文网日期：2016-1-249:52:45点击：1摘要:目前云计算环境中弹性资源管理的研究,主要考虑了系统的功能和性能,较少关注到能耗问题。设计了一种结合请求率预测与能耗感知的弹性资源管理方法。该方法首先根据获取的请求变化信息学习基于小波变换的模型以准确预测用户对应用的请求率,然后根据请求率与资源开销信息将任务映射到资源开销相对固定的应用执行单元,以达到对系统能耗的弹性管理。实验通过不同的弹性策略的性能比较,验证了该方法在保证服务质量的前提下能更有效地降低能耗。关键词:云计算;能耗模型;弹性;预
2、测控制对于云计算服务的提供者来说,他们的主要任务是保证针对用户的服务质量,并尽可能地减少系统资源开销。采取弹性的资源管理机制,可以在保证服务质量规约(servicelevelagreement)的前提下,有效地提高系统的资源利用率,从而减少能耗和运维成本。根据美国环保署发布的一项数据表明:当前美国数据中心所消耗的的电力已达到消耗总电力的2%[1]。而根据对典型数据中心耗能分析,实际计算设备占总耗能的52%,而其他辅助系统占总耗能的48%[2]。在现有的数据中心设计之初,由于较少的考虑到能耗问题,为应对突发情况、提高网络的可靠性和保证服务质量采用了冗
3、余设计和留有资源余量的方法,而维持这些设备消耗了大量的能量。云平台的耗能问题作为云计算环境的一个重要问题,已被众多国内外研究者高度关注。通过对作业运行规律的调研,发现具有较大的节能空间。通过运用虚拟化技术和硬件节能技术,该问题可望被解决[3-4]。该问题的研究主要考虑3个方面的问题:1)实现多种能耗监控与测量方法,及时准确获取原始数据;2)设计节能机制并进行优化,在降低能耗、满足性能两方面进行权衡;3)如何建立能耗模型,能预测能量消耗的趋势和逻辑关系。已有研究工作大多基于应用的请求率来优化资源的供给方案。其中有些研究通过实时的请求变化情况,判断当前
4、应用的运行情况,动态地增减系统资源[5];有些研究通过预测应用的请求率来达到提前供给资源,保证服务质量的目的[6];还有一些研究同时依据预测和实时响应来为应用提供弹性资源[6]。Nathuji 等[5]实现了VirtualPower系统,综合利用如DVFS等硬件节能技术和减少所使用的硬件数量的软件技术。通过建立软件层面定义的电能状态和硬件的不同状态(ACPI标准,硬件可以并不支持这么多状态)之间的映射,可以很方便地使用软件方法进行CPU的动态调节。在单机支持软件调节的基础上,综合性能、平均负载、最高负载等多种因素,采用重放置和迁移等策略从不同的层次
5、进行配置实现全局最优化节能配置。测试结果表明Virtu鄄alPower系统最高能节省34%的能耗。Wood 等[6]实现了Sandpiper系统,通过在线负载预测和过载发现,使用黑盒和灰盒探测结合的方法,并利用时间序列模型,使得应用程序可以根据其在不同情况下对于能耗变化做出相应调整。Wang 等[7]提出另一种方法,给出一个混合了慢时标非定常性和快时标随机性的分析模型,能自适应性配置更新服务器的容量,以匹配当前系统负载强度的要求。另外一些工作关注了系统资源的快速分配,降低资源实时分配的时间和性能开销,从而快速对负载的变化进行响应,以提高资源利用率。
6、Xiao 等[8]设计并实现了一个可对资源进行自动伸缩的IaaS平台,该方法只适用于CPU密集型应用,对于PaaS上大量的在资源开销方面不同的应用而言,该方法没有充分考虑它们的差异。针对CPU密集型应用,该方法提出一种基于CPU占用情况的弹性策略,系统依据CPU开销情况执行弹性操作。作者参照该方法实现了一个基于CPU占用情况的弹性策略,并与提出的方法进行了实验对比。Gong 等[9]对应用进行了基于向量的特性描述,但在其实际系统的实验验证里,并没有对CPU、I/O等多种资源的消耗情况同时进行考虑,其应用部署策略也没有采取资源互补的搭配部署方式。Qi
7、n 等[10]关注了分布式系统上的I/O密集型应用,分析了I/O密集型应用的特点和原因,提出针对I/O密集型应用的2种调度算法。但是该方法对资源的搭配使用考虑不够,如果系统的I/O资源不是性能的瓶颈的话,也很难证明该方法的有效性。综上所述,目前的相关研究工作较少有对平台上应用的特性进行综合考虑,它们或者忽视了应用往往是对多种资源进行竞争,而只局限地考虑了单一资源,或者忽视了应用请求随时间变化体现出的重要规律。作者提出一种云计算环境下基于能耗感知的弹性资源管理机制,在保证应用服务质量的前提下,尽可能地减低能耗。使用一个名为CloudCRM在线SaaS
8、平台来进行案例研究。该平台的业务部门负责营销策略,其通过多租户(multi鄄tendency)的方法来满足客户个性化定制的
