云環(huán)境下基于DVFS的節(jié)能調度算法研究.pdf

1、隨著云計算的快速發(fā)展，學術界、工業(yè)界能夠方便地獲取較為低廉的計算、存儲、網絡等服務。然而，為云計算服務提供支撐的數據中心的正常運行需要消耗巨大的能耗值，隨之帶來的對能源與環(huán)境的影響便引起越來越多的關注。由于數據中心中采用的調度算法對計算資源的有效利用影響巨大，因此興起了大量對云計算環(huán)境下中使用的調度算法的研究，旨在通過合理安排工作流并行程序的執(zhí)行，探索產生更低能耗的方法。近些年來動態(tài)電壓頻率調整技術(Dynamic voltageand

2、 frequency scaling,DVFS)的出現(xiàn)，使得CPU可以根據計算能力的不同需要，動態(tài)改變電壓與運行頻率以達到節(jié)約能耗的目的。通過對DVFS技術的利用，我們能夠得到更靈活的調度算法用于解決能耗問題。本課題致力于研究云計算環(huán)境中在滿足服務等級協(xié)議(Service-Level Agreement，SLA)的前提下降低能耗的調度算法問題。我們的研究工作大致可以分為以下兩個階段:
　　1、第一階段，將工作流并行程序合理分解為若

3、干個子任務，通過合理安排這批任務在數據中心的異構分布式系統(tǒng)中的執(zhí)行順序，以及對各個任務執(zhí)行所需的電壓/頻率等級值的調整，我們提出了一種啟發(fā)式調度算法GTI(Group ThenIndividual)，能夠在用戶請求的截止時間Deadline限制內完成，并盡可能減少工作流并行程序所產生的能耗值。該算法有效的彌補了已有的EES(enhancedenergy-efficient scheduling)調度算法的缺陷。我們通過仿真實驗對該調度算

4、法進行驗證，實驗結果表明GTI調度算法較EES調度算法能夠減少更多能耗。
　　2、第二階段，通過調整GTI調度算法本身所使用的參數反復做仿真實驗，并對實驗結果進行觀察分析，提出優(yōu)化后的調度算法AGTI(adaptive group thenindividual)。隨后的仿真實驗中，我們將EES、ESFS、GTI和AGTI這4種調度算法作為比較對象。其中新增了最近被提出的調度算法ESFS(Energy-aware StepwiseF