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《南京大学》 2017年
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支持敏捷服务优化的绿色云计算关键技术研究

杨君  
【摘要】:日趋成熟的云计算技术引起了云数据中心的大规模扩张,随之而来的能耗问题也逐渐得到了学术界和产业界的广泛关注,如何实现绿色云计算成为云计算产业持续发展的关键问题。而另一方面,随着移动云计算和跨云服务组合等新兴云服务模式的出现,其所具有的环境不稳定性、任务实时性以及需求多样化等特点给绿色云计算提出了支持敏捷服务优化的挑战。绿色云计算环境下的服务优化过程涉及云服务提供商和基础设施提供商两个相关利益主体,分别对应云服务组合优化技术和虚拟资源调度优化技术。尽管服务优化在绿色云计算中已取得一定研究成果,但当前的研究工作忽略了云服务调度过程中的一些因素,包括:用户对敏捷服务的需求、多目标优化的资源配置、多样化的资源请求等。因此,支持敏捷服务的绿色云计算仍然面临如下挑战,主要包括:1)传统的服务优化方法较难快速适应动态变化环境,由此引发的服务优化过程失效问题,不仅造成计算资源的浪费也影响用户体验,需要保证敏捷服务的机制。2)云基础设施服务提供商以优化能耗为目标的资源配置将影响实时任务的敏捷性需求,需要权衡考虑能耗优化与响应时间性能。3)云平台中具有不同资源请求特征的应用,需要综合考虑不同任务的资源需求进行任务调度,以满足敏捷性需求的同时支持绿色云计算。针对上述支持敏捷服务的绿色云计算技术所面临的挑战,本文对支持敏捷服务的绿色云计算关键技术展开研究,主要工作包括以下几项:1)为了实现支持敏捷服务的绿色云场景,提出了一种支持敏捷服务优化的绿色云计算框架。该框架分为四个层次:服务资源层、服务发现层、敏捷服务优化层、绿色资源调度层。具体而言,服务资源层基于分布式服务代理架构为上层提供服务资源,包括云计算环境下分布在不同云平台上的各种云服务;服务发现层搜集云服务的相关注册信息,为敏捷服务优化层提供满足任务功能属性的所有服务;敏捷服务优化层针对用户提交的复杂应用需求通过敏捷服务优化方法提供服务组合方案;最后,在绿色资源调度层,分别针对实时任务和混合任务提供支持敏捷服务的资源调度方法,满足多样化任务需求的同时降低云数据中心的能耗。本文主要针对敏捷服务优化层和绿色资源调度层对应的问题提出解决方法。2)为了满足用户调用云服务过程中对QoS(Quality of Service)质量保证以及敏捷性需求,提出了一种云计算环境下敏捷服务组合优化方法。具体而言,首先针对跨云平台的服务组合问题设计了敏捷服务组合优化模型,将传统顺序执行的服务选择阶段和服务执行阶段转化为并发执行,并且采用细粒度服务选择方式以快速响应各种不稳定因素带来的服务变化;进一步,提出子服务组合的概念,通过多维QoS属性聚合函数将子服务进行组合,并引入简单加权法(Simple Additive Weighting,SAW)构建子服务组合的目标效用值函数进行目标优化;然后,在服务执行的同时基于目标效用值为子服务组合中的待执行任务选择最佳服务组合方案;最后,针对服务组合过程中可能出现的由不稳定环境引起的意外情况,提出服务组合恢复机制。敏捷服务优化方法生成的服务组合方案接近全局最优的服务选择结果,并且可快速敏捷地响应不稳定环境带来的变化。3)针对能耗感知的资源调度可能影响实时任务的敏捷性问题,提出了一种绿色云计算环境下支持敏捷服务的资源调度方法。具体而言,首先设计了绿色云计算环境下面向实时任务的能耗感知资源调度模型,对云环境下的实时任务、资源配置和能耗进行建模;进一步,基于能耗模型利用云计算虚拟机动态放置技术设计了能耗和响应时间感知的资源配置策略,其通过虚拟资源的弹性扩展机制生成可用的资源配置计划;然后,基于多目标优化的任务虚拟资源映射方法优化资源配置计划范围并设置效用值函数;最后,基于效用值确定最终优化的资源调度方案,为数据中心降低能耗的同时,保证了实时任务对敏捷性服务的需求。4)为了进行能耗优化的同时满足具有多样化资源请求的任务,提出了一种绿色云计算环境下支持敏捷服务的混合任务调度方法。具体而言,首先针对混合任务中负载是否可分的特性提出反映任务不同紧迫度的优先级,基于紧迫度对混合任务进行排序以提升截止时间约束保证率;进一步,针对不可分任务提出支持绿色云计算的任务调度算法,将不可分任务调度到能满足截止时间约束的同时,增量能耗最小的虚拟资源以降低能耗;针对可分任务,利用其可并行执行的特性提出支持绿色云计算的可分任务调度算法,基于物理机最大能耗率策略为可分任务动态生成调度方案;最后,以动态扩展虚拟资源的方式提升了基础能耗的效率,实现了既降低能耗又支持敏捷服务的混合任务调度方法。
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP3

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