強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)中心資源節(jié)能管理中的研究.pdf

1、隨著全球云計(jì)算技術(shù)日漸成熟和云服務(wù)的日益普及，作為云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日益突出。在我國(guó)，數(shù)據(jù)中心能耗目前占全國(guó)電力消耗的1％，雖然這一比例呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，不過總體能源利用率相對(duì)不高，有很大的節(jié)能空間和潛力。
　　 目前，數(shù)據(jù)中心節(jié)能的方案很多。但它們有些只考慮單一方面的節(jié)能優(yōu)化，缺乏對(duì)影響數(shù)據(jù)中心節(jié)能效果諸多因素的綜合考慮；有些雖然從全局考慮這些因素，卻未能提出整體的節(jié)能架構(gòu)。同時(shí)，采用日漸成熟的虛擬化架構(gòu)技術(shù)可

2、以將數(shù)據(jù)中心的大量相同類型的物理資源組建成同構(gòu)或者近似同構(gòu)的虛擬資源池，如計(jì)算資源池，數(shù)據(jù)資源池，存儲(chǔ)資源池等，進(jìn)行統(tǒng)一資源管理，以極大地提高云計(jì)算服務(wù)質(zhì)量，并提高數(shù)據(jù)中心資源利用率，節(jié)省能耗。
　　 本文采用虛擬化技術(shù)，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和反饋控制機(jī)制，從節(jié)能和性能兩方面出發(fā)進(jìn)行節(jié)能資源調(diào)度，研究了一種虛擬化數(shù)據(jù)中心的自主能耗感知和智能節(jié)能控制架構(gòu)方案，主要研究包括以下幾點(diǎn)：
　　 1)研究了數(shù)據(jù)中心虛擬化架構(gòu)技術(shù)。主要探討

3、了數(shù)據(jù)中心虛擬化架構(gòu)技術(shù)以及虛擬化數(shù)據(jù)中心的模型結(jié)構(gòu)，分析和比較了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心和虛擬化數(shù)據(jù)中心的硬件設(shè)施和軟件節(jié)能技術(shù)。
　　 2)設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)中心節(jié)能回饋控制架構(gòu)方案。以資源利用率與能耗的關(guān)系為基礎(chǔ)，結(jié)合對(duì)虛擬化資源池的監(jiān)控以及能耗回饋信號(hào)的接收，從上層服務(wù)到底層數(shù)據(jù)中心，從負(fù)載到虛擬機(jī)，從虛擬機(jī)到物理機(jī)映射等多個(gè)角度出發(fā)設(shè)計(jì)了一個(gè)整體的節(jié)能回饋控制架構(gòu)方案。
　　 3)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和閾值思想，提出了針對(duì)虛擬機(jī)部署的

4、資源調(diào)度優(yōu)化方法。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，對(duì)數(shù)據(jù)中心復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，并評(píng)估預(yù)測(cè)虛擬機(jī)到物理機(jī)的映射方法；同時(shí)，為了避免資源競(jìng)爭(zhēng)降低能效，根據(jù)實(shí)際能耗特征設(shè)置了虛擬機(jī)遷移的閾值，在必要時(shí)使用虛擬機(jī)遷移進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)中心能效。
　　 最后，本文在CloudSim仿真平臺(tái)上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了不同節(jié)能策略之間的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，本文提出的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬化數(shù)據(jù)中心節(jié)能資源管理方法，在節(jié)能和性能上能達(dá)到一個(gè)相對(duì)平衡的狀態(tài)，比傳統(tǒng)節(jié)能方法，