云计算平台迁移能耗研究论文

不能具体点吗？比如说云计算的定义，服务模式，优势劣势，关键技术还是案例啊？ 1．云计算的概念1．1 NIST云计算定义草案美国标准局（NIST）专家于2009年4月24日给出了一个云计算定义草案，概括了云计算的五大特点、三大服务模式、四大部署模式。 云计算定义 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算模式提高了可用性。云计算模式由五个主要特点、三个服务模式、四个部署模式构成。 主要特点（1）按需自助服务。消费者可以单方面按需部署处理能力，如服务器时间和网络存储，而不需要与每个服务供应商进行人工交互。 （2）通过网络访问。可以通过互联网获取各种能力, 并可以通过标准方式访问，以通过众多瘦客户端或富客户端推广使用（例如移动电话，笔记本电脑，PDA等）。 （3）与地点无关的资源池。供应商的计算资源被集中，以便以多用户租用模式服务所有客户，同时不同的物理和虚拟资源可根据客户需求动态分配和重新分配。客户一般无法控制或知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和虚拟机器。 （4）快速伸缩性。可以迅速、弹性地提供能力，能快速扩展，也可以快速释放实现快速缩小。对客户来说，可以租用的资源看起来似乎是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。 （5）按使用付费。能力的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。比如计量存储，带宽和计算资源的消耗，按月根据用户实际使用收费。在一个组织内的云可以在部门之间计算费用，但不一定使用真实货币。注：云计算软件服务着重于无国界、低耦合、模块化和语义互操作性，充分利用云计算模式的优势。 服务模式（1）云计算软件即服务。提供给客户的能力是服务商运行在云计算基础设施上的应用程序，可以在各种客户端设备上通过瘦客户端界面访问，比如浏览器。消费者不需要管理或控制的底层云计算基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，甚至单个应用程序的功能，可能的例外就是一些有限的客户可定制的应用软件配置设置。 （2）云计算平台即服务。提供给消费者的能力是把客户利用供应商提供的开发语言和工具（例如Java，python, .Net）创建的应用程序部署到云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施、网络、服务器、操作系统、存储，但消费者能控制部署的应用程序，也可能控制应用的托管环境配置。 （3）云基础设施即服务。提供给消费者的能力是出租处理能力、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够依此部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制底层的云计算基础设施，但能控制操作系统、储存、部署的应用，也有可能选择网络组件（例如，防火墙，负载均衡器）。四、部署模式（1）私有云。云基础设施被某单一组织拥有或租用，该基础设施只为该组织运行。（2）社区云。基础设施被一些组织共享，并为一个有共同关注点的社区服务（例如，任务，安全要求，政策和准则等等）。 （3）公共云。基础设施是被一个销售云计算服务的组织所拥有，该组织将云计算服务销售给一般大众或广泛的工业群体。 （4）混合云。基础设施是由两种或两种以上的云（内部云，社区云或公共云）组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性（例如，可以用来处理突发负载）。云计算领域现状的特点是：（1）当前市场上主要的云计算厂商都是一些IT巨头，都处在攻城略地阶段。（2）标准尚未形成。在标准问题上基本各说各的。目前，市场上的云计算产品与服务千差万别，用户在选择时也不知道该如何下手。

云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计2、一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略3、云计算环境下基于时间和可靠性的调度策略4、云计算平台虚拟机迁移能耗研究5、云计算环境下基于二维码的移动终端身

针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗，以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题，本文提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法。高能耗是云计算系统最为严重的问题之一云计算系统中，除了处理任务时产生的必要能耗开销，其运行过程中还存在能耗浪费的现象解决方案用排队模型对云计算系统进行建模，分析云计算系统的平均响应时间和平均功率，建立云计算系统的能耗模型；提出基于大服务强度和小执行能耗的任务调度策略，分别针对空闲能耗和“奢侈”能耗进行优化控制。基于该调度策略，设计满足性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC (minimum expectation execution energy with performance constraints).结果大量实验表明，本文提出的能耗优化管理方法在保证其性能的前提下，大幅度降低了云计算系统的能耗下一步工作将研究在给定和真实的云计算系统体系结构下，如何根据任务到达率的大小和分布规律，决策系统中应该处于运行状态的计算机个数，结合关闭/休眠技术和电压动态调整技术，进一步对云计算系统的能耗进行优化控制，并且将研究的理论成果在实际云平台上进行评测，以验证其正确性能耗能耗分类空闲能耗：由于计算任务达到的随机性，使得单位时间内到达的任务量时而稀疏，时而密集，而现有的云计算系统通常是长时间处于开启状态，等待计算任务的到达。但是当计算机处于空闲状态时，其空闲功率会占峰值功率的50%~60%。因此，云计算系统会产生大量的空闲能耗。奢侈能耗：由于云计算系统中通常包含不同的计算机，实验结果表明，不同计算机对不同计算任务的执行功率和响应时间一般不同。例如，同一图像处理任务分别在CPU 和GPU 上的执行功率和响应时间不同，任务执行完成后，产生的总能耗也不同。因此，当未考虑能耗因素时，不匹配的调度方式会造成:本来用较低能耗就能解决问题，但却用了较高能耗。本文把由于任务的不合理调度而浪费的能耗称为“奢侈”能耗。执行能耗：执行能耗可定义为：任务在计算机上运行时，指令和数据驱动计算机硬件运转所产生的能耗传统节能的方法关闭/休眠技术：最大限度的降低空闲能耗，缺点是当使用计算机时需要较长的启动时间，导致系统性能一定程度的下降电压动态调整技术：为了便于研究，本文假定执行功率为任务整个执行过程的平均耗电功率。根据CMOS 电路动态功率公式Pdynamic~αCV2f 可知，动态功率与电压的平方成正比。因此，降低处理器的电压可以降低处理器的动态功率。但该方法的缺点是，随着电压的下降，处理器的性能会随之下降虚拟化技术：可实现多个任务在一个计算机的不同虚拟机上运行，通过提高计算机资源利用率，以减少所需计算机数量的方式降低能耗。虚拟化技术实现了计算机资源从物理实体向虚拟实体的迁移，提高了计算机资源的利用率。但虚拟化，特别是深层次的虚拟化本身也要付出高昂的效能代价，因为虚拟化技术通过对底层硬件部件到高层服务应用的层层虚拟，每一级的虚拟都造成了效能的损失。任务和系统模型随机任务模型根据任务对计算机资源的需求特征，可分为计算密集型、通信密集型、数据密集型和I/O密集型等。随机到达云计算系统的任务可以用三元组（T，Λ，W）表示，第i类任务可以表示为(ti，λi，wi)。ti表示第i类任务，λi表示ti任务单位时间平均到达数量，wi表示ti任务的计算量云计算系统模型现有云计算平台的硬件基础设施通常是架构在大规模廉价服务器集群之上，系统中的不同服务器或计算机通常是由不同公司生产，有不同的硬件配置。这些计算机不仅有不同的功能和性能，其耗电的功率也不同，具体可表现为：功能异构、性能异构、空闲功率和峰值功率异构、执行功率异构；云计算系统可以定义为六元组：(C，Pbusym×n，Pidle，Ppeak，Um×n，S)qqO6srvNrMDg0M3Izs7x0tSyu82stcTL2cLKy+a7+rW9tO/Ptc2zo6y197bIxvfU8rj5vt3Izs7xwODQzaGiyM7O8bW9tO/Ksbv6oaLPtc2z1tDL+dPQvMbL47v6tbHHsLXE1rTQ0Ne0zKy1yNDFz6K21MjOzvG9+NDQus/A7dOzyeSjrNfuuvO197bI1rTQ0Dxicj4KICAgICAgICAgxL+1xMrHvbW1zc+1zbPUy9DQuf2zzNbQsvrJ+rXEv9XP0MTcusS6zda00NDE3LrEPGJyPgogICAgICAgICCxvs7E1N2yu7+8wsfUxrzGy+PPtc2z1tDT682o0MXP4LnYtcTE3LrEus3Ksbzkv6rP+jwvcD4KPGNlbnRlcj4KPGltZyBzcmM9"" alt="\">问题描述根据节和节的分析，并结合能耗的计算公式E=P*T，则任意一个任务从进入云计算系统到执行完成离开所产生的期望能耗可表示为\在给定任务类型、确定云计算系统体系结构的条件下，只有调度概率Pij的值是根据调度策略的不同而动态变化的，云计算系统的期望能耗与任务和计算机之间的调度策略有关能耗优化管理实质根据任务的到达时间和类型、不同计算机的功率和性能、计算机实时的负载情况，对任务进行合理调度，使系统在满足一定性能的条件下，降低云计算系统运行过程中产生的空闲和执行能耗假设根据任务对计算机资源的需求特征，可分为计算密集型、通信密集型、数据密集型和I/O密集型等。不同类型任务要处理的数据形式和问题规模一般不同。为了便于研究，本文假定同一类型任务的计算量相同由于用户服务请求的自主性、地域的分布性，导致不同用户提交的任务之间通常没有优先约束关系，即任务是独立的假设对于系统中的每个计算机，任务的到达间隔相互独立,且服从同一参数的负指数分布每个计算机对不同任务的服务时间也相互独立，且服从同一参数的负指数分布到达间隔时间与服务时间相互独立不同类计算任务以不同的概率调度到不同的计算机上性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints)调度器针对不同的情况，采用不同的调度策略，详情请参考第3章根据负载情况，将节点分在三个队列：Clight、Cnormal、Chigh，如果Clight不为空，则优先考虑集合Clight中的计算机，并采用基于大服务强度的任务调度策略，使对tCi类任务有大服务强度的计算机cCj有较大的调度概率，其中j∈ClightClight为空，Cnormal不通ky"" target="_blank" class="keylink">qq/1aOsssnTw7v509q9z9Ch1rTQ0MTcusS1xLX3tsiy38LULMq5ttR0QzxzdWI+aTwvc3ViPsDgyM7O8dPQvc/Qoda00NDE3LrEtcS8xsvju/pjQzxzdWI+ajwvc3ViPtPQvc+087XEtfe2yLjFwsqjrMbk1tBqocpDPHN1Yj5ub3JtYWw8L3N1Yj48bGk+QzxzdWI+bGlnaHQ8L3N1Yj6hokM8c3ViPm5vcm1hbDwvc3ViPs6qv9WjrEM8c3ViPm5vcm1hbDwvc3ViPrK7zqq/1aOsvLTL+dPQvMbL47v6try0ptPa1tjU2Ne0zKyho9Xi0fmjrNTayM7O8bX3tsjKsaOssNHIzs7xtfe2yLW9uLrU2Nfu0KG1xLzGy+O7+snPCjxwPgo8aW1nIHNyYz0="" alt="\">定理满足性能约束的最小执行能耗调度算法ME3PC的最坏时间复杂度为O(3mn)，其中，m为任务的类型数，n为云计算系统中计算机的个数。实验实验环境的设置为了验证ME3PC算法的有效性，本文使用Matlab 的离散事件模拟工具进行模拟实验。实验环境涉及的相关参数以及取值或取值范围见下表。实验中任务分为4 类。第i类任务的到达间隔时间服从参数为1/λi的负指数分布。该间隔时间可通过负指数分布函数exprnd(1/λi)来生成，其中，λi的值在[10，15]区间随机生成。根据任务的到达间隔，利用函数cumsum(?)可得到第i 类每个随机任务到达系统的时刻。最终可确定所有6000个任务到达系统的时刻。计算机cj对ti类任务的服务时间服从参数为1/μij的负指数分布，同样，服务时间也通过函数exprnd(1/μij)来生成，参数μij的值在[1，5]区间随机生成为了让模拟系统的运行存在平衡状态，需要满足条件\\实验与结果分析为了进一步说明ME3PC算法的有效性，本文又设计了最小执行功率调度算法(minimum execution power，简称MEP)，并将ME3PC与MEP、经典MIN-MIN 算法进行比较。其中，MEP的算法思想是:在任务调度时，将任务调度到执行功率最小的机器上，而不考虑该计算机当前的负载情况以及执行该任务的服务时间。MIN-MIN是针对独立任务的动态调度算法，广泛应用于同构或异构分布式并行计算环境，有良好的调度性能。本文分别从系统执行任务的平均能耗、任务的平均响应时间、系统的平均功率、负载平衡和可扩展性这5个方面对3种算法进行对比分析从图2可以看出，采用MEP算法时系统的平均功率最小，ME3PC略大于MEP，MIN-MIN的功率最大，且远大于ME3PC和MEP。分析原因是，MEP算法专注于系统执行功率的优化，任务调度时只将任务调度到执行功率最小的机器上，因此系统平均功率最小，但没有考虑调度的机器性能，因此总体性能最差。MIN-MIN算法则相反，只专注于任务的完成时间，而不考虑能耗、负载平衡等其他因素，因此响应时间最小，但是系统平均功率最大。ME3PC算法则同时考虑了功率和性能因素，虽然系统功率较MEP算法平均增加了，响应时间比MIN-MIN算法平均增加了，但是任务在系统中的所产生的能耗却最小，如图4所示。究其原因是:（1）由于ME3PC算法针对空闲或轻载计算机采用了大服务强度优先的调度策略，大大降低了系统中计算机出现空闲的概率，使系统的利用率高于MEP和MIN-MIN。其中，采用ME3PC算法时，系统产生的空闲能耗平均是MEP和MIN-MIN算法的81%和73%，如图5所示。（2）由于优先对空闲和轻载计算机进行调度，最大限度地避免了负载不平衡的发生。因此，ME3PC算法保证了系统的负载平衡，如图6（a）、图6（b）所示。可见，只有同时考虑功率和性能因素才能真正降低云计算系统的能耗。从实验结果中，我们发现了一个有趣的现象:当计算机个数为1时，3种算法下的系统平均功率、任务平均响应时间和任务平均能耗自然都相等。但是随着计算机个数的增加，系统执行任务的平均能耗却呈线性下降。当计算机个数为8时，系统执行任务的平均能耗最小。随着计算机个数的继续增加，系统执行任务的平均能耗开始增大，且呈指数级增长。究其原因是:（1）当计算机个数从1增加到8的过程中，任务平均响应时间呈指数级减少（如图3所示），但是系统的平均功率的增势却基本趋于平稳（如图2所示），这导致系统执行任务的平均能耗在该过程中是逐渐降低的，并且由于此时系统平均功率的绝对值较小，因此降低的趋势呈线性。（2）当计算机个数从8增加到128的过程中，任务平均响应时间下降的趋势趋于平缓（如图3所示），但是系统的平均功率的增势却呈指数级增加（如图2所示），这导致系统执行任务的平均能耗在该过程中是逐渐增加的，并且由于此时系统平均功率的绝对值较大，因此增长的趋势呈指数级。由此可见，在等能耗的条件下，计算机个数为8时系统有最好的扩展性。对于实际的云计算系统，如何根据系统的体系结构、任务到达的规律确定系统中应该开启或关闭的机器个数，以及开启或关闭哪些机器进行能耗的优化控制，将作为下一步的研究内容。