The invention relates to a method for green cloud computing resource allocation method, using virtualization technology, the task scheduling problem into the virtual machine deployment problem; to predict the user request task, combined with the current state of the system and the distribution of resources, conservative control strategy, advance system of resources allocation, control, reduce the cloud to calculate the energy consumption of the system, avoid the waste of resources.
【技术实现步骤摘要】
一种面向绿色云计算的资源配置方法
本专利技术涉及一种面向绿色云计算的资源配置方法。
技术介绍
云计算(CloudComputing)是目前计算机领域研究的热点,它将计算任务调度到由大量计算和存储资源节点构成的资源池上,使用户能按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算本身是节能的,例如通过虚拟化技术,有效地整合资源,提高资源利用率;通过关闭/休眠技术,降低空闲能耗,实现能耗的降低。随着云计算技术的迅速发展,使得传统数据中心发生变革,产生了新一代的数据中心,称之为云数据中心(CloudDataCenter)。云数据中心包含大量服务器,并且这些服务器的数量每年都在不断的增加。即便云计算是节能的,云数据中心每天都在消耗着巨大的能量。据美国国家环境保护局(EnvironmentalProtectionAgency,EPA)的数据表明,数据中心的能耗超过了美国能源消耗总量的3%,占全球能源消耗的1.5%-2%,并且每年在以12%的速度增长。《数据中心能效测评指南》显示,我国数据中心总耗电量在2011年已达700亿kWh,占当年全国电力消耗总量的1.5%,相当于2011年天津市全年的总用电量。云数据中心的高能耗问题不仅造成电能的浪费、系统运行的不稳定,同时也对环境造成不良影响。美国联邦机构指出云计算的高能耗问题将对空气质量、国家安全、气候变化、电网可靠性等方面造成严重影响。降低云数据中心的能源消耗,实现高效能绿色云计算成为影响低碳节能、可持续发展的重要方面。降低云数据中心各个环节的的能源消耗、提高资源利用率的相关研究已受到工业界与学术界的广泛关注并取得了一定的研究成果 ...
【技术保护点】
一种面向绿色云计算的资源配置方法,包括云计算系统,其特征在于,系统在处理当前周期内任务的同时,包括如下步骤:步骤01.根据历史周期任务的实际请求量和当前周期任务的实际请求量,预测下一个周期任务的预测请求量;并根据下一个周期任务的预测请求量,获得下一个周期等待系统执行的预测任务量;上述步骤01包括如下步骤:步骤0101.设定第k个周期为当前周期,针对第k+1个周期中的所有任务,根据如下公式(1),分别预测第k+1个周期中各task
【技术特征摘要】
1.一种面向绿色云计算的资源配置方法,包括云计算系统,其特征在于,系统在处理当前周期内任务的同时,包括如下步骤:步骤01.根据历史周期任务的实际请求量和当前周期任务的实际请求量,预测下一个周期任务的预测请求量;并根据下一个周期任务的预测请求量,获得下一个周期等待系统执行的预测任务量;上述步骤01包括如下步骤:步骤0101.设定第k个周期为当前周期,针对第k+1个周期中的所有任务,根据如下公式(1),分别预测第k+1个周期中各taski类型任务的预测请求量x′i(k+1),k=1、…,i=1、…、m,m为任务的类型总数;x′i(k+1)=a′i(k)+b′i(k)+c′i(k)(1)其中,a′i(k)、b′i(k)、c′i(k)分别表示如下:其中,为一次平滑值,为二次平滑值,为三次平滑值,分别表示如下:其中,xi(k)为第k个周期中taski类型任务的实际请求量,α为平滑系数,取值区间为(0,1);步骤0102.根据如下公式(8)和(9),分别获取第k+1个周期中各taski类型任务等待系统执行的预测任务量d′i(k+1);d′imin(k+1)≤d′i(k+1)≤d′imax(k+1)其中,任务的类型总数与虚拟机的类型总数相等,各类型虚拟机分别对应处理相应类型的任务,gij表示当前周期内hostj物理主机上启动VMi类型虚拟机的实际数量,j=1、…、n,n为系统中已开启物理主机的数量,di(k)表示当前第k个周期中系统处理的taski类型的实际任务量,δi表示taski类型任务预测波动误差的预置值,T为周期长度,表示当前周期内系统对taski类型任务的处理能力,uij表示taski类型的任务在hostj上执行的平均速率;步骤02.根据下一个周期等待系统执行的预测任务量,获得下一个周期所需虚拟机的预测数量;步骤03.根据当前周期中虚拟机的实际启动数量和下一个周期所需虚拟机的预测数量,获得下一个周期中虚拟机开启或关闭的数量;步骤04.根据下一周期中虚拟机开启或关闭的数量,预先分配并控制下一周期中各物理主机上的虚拟机数量。2.根据权利要求1所述一种面向绿色云计算的资源配置方法,其特征在于,所述步骤02包括如下过程:预设系统实时响应比γ,根据第k+1个周期中各taski类型任务等待系统执行的预测任务量di'(k+1)和如下公式(10):v′i(k+1)=γ·d′i(k+1)(10)分别获取第k+1个周期中与各task...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐小龙,曹玲玲,章韵,杨立军,李爱群,李玉倩,
申请(专利权)人:南京邮电大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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