2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、作為一種新興的信息處理模式,云計算(Cloud Computing)技術(shù)已經(jīng)成為信息領(lǐng)域備受關(guān)注的研究熱點。云計算以虛擬化(Virtualization)作為支撐技術(shù),以按需方式向Internet用戶提供動態(tài)可擴(kuò)展的服務(wù)。然而,由于云計算環(huán)境規(guī)模大,資源管理與分配動態(tài)可伸縮的特點,導(dǎo)致云數(shù)據(jù)中心的能耗問題及其資源提供效率成為影響云計算性能的關(guān)鍵因素。本文以新的計算基礎(chǔ)設(shè)施——云計算技術(shù)為背景,研究如何優(yōu)化云計算數(shù)據(jù)中心的能耗及其資源的優(yōu)

2、化配置問題。到目前為止,云計算的能耗問題及其資源提供依然存在很多亟待解決的問題。本文重點從節(jié)能機(jī)制、負(fù)載均衡和市場經(jīng)濟(jì)模型等方面研究云計算環(huán)境中的高效資源提供優(yōu)化方法,主要的研究工作包括以下幾點:
   1)系統(tǒng)研究了云計算環(huán)境中的節(jié)能機(jī)制及其資源提供優(yōu)化方法。
   首先,從云計算的基本概念入手,介紹了云計算的特點、服務(wù)類型及層次;其次,重點研究了云計算中的節(jié)能優(yōu)化策略,分析比較了策略的應(yīng)用環(huán)境及優(yōu)缺點;然后,進(jìn)一步研

3、究了云計算中的資源提供技術(shù),并對該領(lǐng)域目前的優(yōu)化策略進(jìn)行了分類比較;最后,對云實驗環(huán)境CloudSim進(jìn)行介紹并對其資源提供機(jī)制進(jìn)行實驗分析。
   2)提出了基于能量與SLA均衡的虛擬機(jī)資源提供策略。
   針對云計算環(huán)境中應(yīng)用需求的動態(tài)變化特性,提出了基于強(qiáng)局部加權(quán)回歸的虛擬機(jī)自適應(yīng)部署算法RLWR,RLWR可以根據(jù)應(yīng)用負(fù)載所體現(xiàn)的資源占用歷史信息動態(tài)決策主機(jī)的超載時機(jī)。檢測出超載主機(jī)后,提出了遷移周期最優(yōu)的虛擬機(jī)遷

4、移選擇算法MPM和遷移量最小算法MNM進(jìn)行遷移虛擬機(jī)的選擇,然后提出以基于功耗的降序最佳適應(yīng)啟發(fā)式算法PBFDH對遷移虛擬機(jī)進(jìn)行再次優(yōu)化部署。該自適應(yīng)部署策略比較靜態(tài)閾值算法STH、MPA和DVFS,不僅可以動態(tài)地將虛擬機(jī)部署到更少物理主機(jī)上,從而關(guān)閉閑置主機(jī),提高了能效,而且通過主機(jī)資源的負(fù)載預(yù)測實現(xiàn)了高可靠的QoS服務(wù)交付,避免了用戶與資源提供者之間過多的SLA違例。實驗結(jié)果表明,策略在保證能效的同時,在減少SLA違例確保QoS方面

5、也具有明顯的效果。
   3)提出了基于多數(shù)據(jù)中心的綠色高能效資源提供策略。
   數(shù)據(jù)中心的能效通常被多個動態(tài)因素影響,包括:能源成本、碳排放率、負(fù)載類型、CPU能效及冷卻系統(tǒng)等,該策略將同時考慮以上因素研究跨越多個地理位置環(huán)境中的多數(shù)據(jù)中心的全局能效問題。首先建立了多數(shù)據(jù)中心的資源提供模型,將能耗制約的收益問題和碳排放(Carbon Footprint)問題形式化為QoS約束的收益函數(shù)和代價函數(shù)的多目標(biāo)最優(yōu)化模型,證

6、明了該模型是NP-hard問題。針對該問題提出了綠色云優(yōu)先的CMM、MCMP算法和收益優(yōu)先的PMM、MPMC算法,算法綜合考慮了碳排放、能耗、收益和應(yīng)用的QoS需求,目標(biāo)是降低碳排放,增加收益,同時滿足用戶應(yīng)用的QoS需求。執(zhí)行應(yīng)用階段,在數(shù)據(jù)中心中利用提出的NDVS方法進(jìn)一步優(yōu)化能耗,求解了給定負(fù)載情況下單個數(shù)據(jù)中心功耗最小時CPU頻率滿足的條件,并求解了CPU的最優(yōu)頻率,證明了該頻率下能耗達(dá)到局部極小。實驗結(jié)果表明,策略不僅可以降低

7、能耗成本,優(yōu)化任務(wù)調(diào)度,而且還可以權(quán)衡碳足跡。
   4)提出了基于遺傳算法的虛擬機(jī)資源提供負(fù)載均衡策略。
   應(yīng)用需求的多樣性和節(jié)點資源的異構(gòu)性不可避免地會導(dǎo)致資源提供過程中云計算節(jié)點的負(fù)載失衡問題,這極大地降低了云計算的整體資源提供效率。如何通過高效的負(fù)載均衡機(jī)制協(xié)調(diào)主機(jī)負(fù)載以提高資源利用率和系統(tǒng)性能是目前丞待解決的問題。針對這一問題,提出了基于負(fù)載均衡的虛擬機(jī)資源提供遺傳算法VMPGALB,VMPGALB舍棄了傳

8、統(tǒng)二進(jìn)制編碼方法,采用了更適宜體現(xiàn)虛擬機(jī)提供特點的樹型編碼方案。制定選擇策略時,采用基于適應(yīng)度的比例選擇策略和最優(yōu)保存策略,該方法使得具有較小適應(yīng)度的個體也有被選擇的機(jī)會并直接保留最優(yōu)個體至后代中。設(shè)計雜交算子時,通過對兩個父代個體的交叉操作,并利用生成樹方法,使VMPGALB具有更好的雜交性能。同時,為避免求解過程陷入局部最優(yōu),VMPGALB還按一定比例對產(chǎn)生的個體進(jìn)行了變異操作。實驗結(jié)果表明,比較傳統(tǒng)遺傳算法BGA、MOGA、啟發(fā)式

9、算法BFH和WLC,VMPGALB不僅遺傳性能更優(yōu),虛擬機(jī)遷移次數(shù)更少,而且能以較快的收斂速度求解虛擬機(jī)提供的負(fù)載均衡方案。
   5)提出了基于市場經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的資源提供博弈策略。
   市場經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以通過均衡理論實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置,研究了以市場經(jīng)濟(jì)模型為基礎(chǔ)的云計算資源提供機(jī)制,結(jié)合博弈論在資源管理領(lǐng)域的優(yōu)勢,首先,建立了非合作競爭市場的資源提供模型,提出了非合作博弈資源提供算法RPANCG,該算法以非合作博弈進(jìn)行

10、建模,RPANCG的目標(biāo)是尋找使得各個資源提供者效用達(dá)到最優(yōu)的Nash均衡解,證明了RPANCG算法可以產(chǎn)生唯一的Nash均衡。然后,在RPANCG算法滿足效用相互最優(yōu)的基礎(chǔ)上,為了進(jìn)一步增加集體收益,并滿足效率與公平的約束,在非合作競爭市場的基礎(chǔ)上提出了議價市場中的資源提供算法RPABG,該算法以議價博弈進(jìn)行建模,RPABG的目標(biāo)則是尋找Nash議價解。實驗結(jié)果表明,RPANCG算法可以收斂到唯一的Nash均衡解,資源提供者的效用達(dá)到

11、相互最優(yōu),整個資源提供趨于合理。而RPABG則在RPANCG算法的基礎(chǔ)上進(jìn)一步兼顧了資源分配的效率和公平性,并且能夠提高資源提供者的整體效用,實現(xiàn)了Pareto改進(jìn),從而達(dá)到云資源的公平、合理和均衡的優(yōu)化分配。
   本文的研究得到了國家自然科學(xué)基金項目(批準(zhǔn)號:60970064,61272116),新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃項目(批準(zhǔn)號:NCET-08-0806),教育部博士點基金項目(批準(zhǔn)號:20120143110014)及湖北

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