基于排队论的异构数据中心性能及能源管理策略

该文研究了怎样在一个数据中心内的几种具有不同处理能力的服务器之间,在消耗最小能量的同时根据等待时间保证性能要求。重点探讨了在给定基于等待时间的性能要求的前提下,使用动态开启/关闭一部分服务器的管理策略,实现最小化数据中心能耗的问题;使用排队论建立了数学模型来确定应开启的服务器的数目。实验结果表明,相比于不考虑服务器分组的调度策略,该方法可以减少能耗,其策略也为研究异构数据中心的能耗与性能的权衡提供了途径。

任务序列强度感知的大规模集群服务器控制模型

异构云数据中心各类服务器的控制成本和性能上的差异将影响其运维管理成本及QoS博弈平衡关系,针对任务序列强度具有的时效性,提出了任务序列强度感知的大规模任务调度模型。依据当前到达数据中心的任务序列强度以及集群中服务器的当前状态,在任务调度中强调节约服务器运维管理成本和各服务器负载均衡的基础上实现优化数据中心对任务序列处理的平均响应时间和系统的吞吐量。通过对实验结果的分析,验证了集群服务器控制模型在任务调度中的可信度大于95%,同时通过与当前应用广且具代表性的算法——最短任务优先、公平分发机制进行比较分析,其效果是三者中最好的,也验证了模型的有效性和可行性。