基于負(fù)載均衡的節(jié)能任務(wù)調(diào)度模型及其算法研究

【摘要】：近年來(lái)，數(shù)據(jù)中心的能源消耗問(wèn)題成了制約云計(jì)算發(fā)展的瓶頸，得到了商業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。提高服務(wù)器的能源利用率是降低數(shù)據(jù)中心總能耗的有效途徑。為了提高服務(wù)器的能源利用率，本文提出了新的基于負(fù)載均衡的節(jié)能任務(wù)調(diào)度優(yōu)化模型，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的高效求解算法。本文的主要貢獻(xiàn)在于： 首先，基于服務(wù)器能源利用率與資源利用率的相關(guān)性，將服務(wù)器的資源利用率最大化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為服務(wù)器CPU與硬盤(pán)的負(fù)載均衡問(wèn)題，其次，考慮到云數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)帶寬是很稀缺的資源，通過(guò)保證任務(wù)100%的數(shù)據(jù)本地化執(zhí)行，提出了基于負(fù)載均衡的節(jié)能任務(wù)調(diào)度優(yōu)化新模型。該模型極大地減少了網(wǎng)絡(luò)的傳輸開(kāi)銷(xiāo)。進(jìn)一步，考慮到云數(shù)據(jù)中心的任務(wù)量數(shù)以萬(wàn)計(jì)，所建立的任務(wù)調(diào)度模型為大規(guī)模優(yōu)化模型。為了對(duì)所建優(yōu)化模型設(shè)計(jì)高效算法，針對(duì)問(wèn)題空間設(shè)計(jì)了特別的編碼、解碼方法、交叉算子、變異算子、選擇算子、Map任務(wù)重置策略、Reduce任務(wù)重置策略和數(shù)據(jù)重置策略等。同時(shí)，為了加快算法的收斂速度，引入了局部搜索算子。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了基于MOEA/D框架的高效多目標(biāo)遺傳算法。最后，對(duì)提出的模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，并對(duì)數(shù)據(jù)了進(jìn)行分析，結(jié)果表明了模型和算法的有效性。 【關(guān)鍵詞】：節(jié)能 任務(wù)調(diào)度 多目標(biāo)優(yōu)化 負(fù)載均衡
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 課題的研究背景和意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文的主要工作11
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)11-13
• 第二章 相關(guān)技術(shù)與平臺(tái)介紹13-21
• 2.1 云計(jì)算概述13-14
• 2.1.1 云計(jì)算的定義和特征13-14
• 2.1.2 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)14
• 2.2 云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)之 MAPREDUCE 編程框架14-20
• 2.2.1 Google MapReduce 編程框架簡(jiǎn)介15-16
• 2.2.2 Hadoop MapReduce 編程框架簡(jiǎn)介16-19
• 2.2.3 Hadoop MapReduce 中的任務(wù)調(diào)度19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于負(fù)載均衡的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度模型21-27
• 3.1 多目標(biāo)優(yōu)化簡(jiǎn)介21-23
• 3.2 問(wèn)題描述23-24
• 3.3 模型建立24-25
• 3.4 本章小結(jié)25-27
• 第四章 任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化算法27-39
• 4.1 多目標(biāo)優(yōu)化算法簡(jiǎn)介27-29
• 4.2 模型求解29-37
• 4.2.1 編碼與解碼30-31
• 4.2.2 交叉算子31-32
• 4.2.3 變異算子32-33
• 4.2.4 修正算子33-34
• 4.2.5 局部搜索算子34-37
• 4.3 任務(wù)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化算法流程37-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第五章 實(shí)驗(yàn)仿真與分析39-45
• 5.1 參數(shù)設(shè)置39-40
• 5.1.1 任務(wù)粒度設(shè)置39
• 5.1.2 資源利用率初始值和最優(yōu)值設(shè)置39-40
• 5.1.3 基于 MOEA/D 的多目標(biāo)遺傳算法的參數(shù)設(shè)置40
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-44
• 5.2.1 基于負(fù)載均衡的任務(wù)調(diào)度方案的解40-41
• 5.2.2 基于負(fù)載均衡的 Pareto 解集之左上端點(diǎn)分析41-42
• 5.2.3 基于負(fù)載均衡的 Pareto 解集之右下端點(diǎn)分析42-44
• 5.3 本章小結(jié)44-45
• 第六章 總結(jié)與展望45-47
• 6.1 本文工作總結(jié)45
• 6.2 后期工作及展望45-47
• 致謝47-49
• 參考文獻(xiàn)49-53
• 研究生在讀期間的研究成果53-54

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