面向云計算的能效優(yōu)先智能管理策略與技術研究.pdf

1、在IT領域，各種“綠色”計算技術也開始進入科研人員的研究范圍。近些年云計算作為一種嶄新的計算模式受到產(chǎn)業(yè)界和學術界的廣泛關注。隨著用戶對云計算需求的不斷增長，云數(shù)據(jù)中心規(guī)模日益龐大，其能耗問題也越來越嚴重，全球數(shù)據(jù)中心在2005年到2010年增加了約56％，美國數(shù)據(jù)中心的能耗增加了36％。一個5萬個節(jié)點的數(shù)據(jù)中心每年消耗的電能超過1億千瓦時，能耗占了一個數(shù)據(jù)中心運維成本中的40％。在國內，通信運營商的數(shù)據(jù)中心是耗電大戶。到2020年，全

2、球主要云計算運營商的能耗將接近2萬億千瓦時。因此，研究云環(huán)境下的節(jié)能技術有迫切的需求。
　　云計算能耗問題逐漸成為制約云計算發(fā)展的重要因素，如何降低網(wǎng)絡能耗，同時提高網(wǎng)絡的整體能效是本文的研究重點。研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)行網(wǎng)絡中20％的鏈路承載著80％的流量負載，這說明大部分網(wǎng)絡的設計都是不合理的。另外，大部分網(wǎng)絡都是采用冗余設計來滿足突發(fā)流量、鏈路擁塞等網(wǎng)絡突發(fā)問題，但是突發(fā)問題發(fā)生的概率小，卻因此浪費了大量的資源。且大部分的網(wǎng)絡節(jié)能算法

3、都是單純?yōu)榱斯?jié)能而設計的，沒有考慮休眠鏈路后網(wǎng)絡的性能是否會降低，如何提高網(wǎng)絡能效，同時盡量保證網(wǎng)絡的性能變化最小是本文的研究目的。
　　本文基于多目標優(yōu)化理論和進化算法，在控制層面與數(shù)據(jù)層面分離的背景下，對適用于不同規(guī)模的云計算網(wǎng)絡的能效路由策略、休眠策略問題進行了研究，在保證QoS的基礎上，優(yōu)先提高網(wǎng)絡能效。
　　本文主要通過兩方面實現(xiàn)能效網(wǎng)絡，一是能效路由策略，二是休眠策略。首先根據(jù)最小化網(wǎng)絡比特能耗及延遲設計了多目標

4、優(yōu)化模型，提出了基于離散粒子群的能效優(yōu)先路由算法(S-PSO-EERA)，并通過重路由策略保證了網(wǎng)絡的鏈路最高利用率限制，降低了請求阻塞數(shù)。然后，根據(jù)最小化網(wǎng)絡比特能耗最大化網(wǎng)絡休眠鏈路數(shù)設計了多目標優(yōu)化模型，提出了基于多目標遺傳算法和流重定向的多目標能效優(yōu)先路由算法(NSGAII-FR-EERA)。算法內容包括基于多目標遺傳算法的能效路由策略(NSGAII-EERA)和基于流重定向的鏈路休眠策略(FR-LSA)兩部分。最后通過仿真實驗