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面向网络服务器集群的节能机制研究

2020-12-27阅读(127)

面向网络服务器集群的节能机制研究

论文摘要

随着科技的发展,计算机在各行业的应用日益广泛,很多行业对计算机性能要求日益增加。大规模服务器集群在为科研、工作、生活带来便利的同时,也带来一个严峻的问题——巨大的能耗。能耗问题对于服务器集群来说是个重大的问题,因为它不仅是一台或是一群服务器消耗能源的问题,还直接影响到系统的冷却需求、备用设备的冷却需求,以及备用发电设备的需求。尽管很多地方投入大量资金用于解决供电问题,但是基本上所有的发电技术都对环境有巨大的副作用。无论从互联网的角度,还是从整个社会的角度,集群的节能问题都已经成为一个非常现实、严峻的问题。对于系统级的节能调度算法有比较成熟的策略,如动态电源管理策略(DPM)、动态电压和频率调整策略(DVFS)、动态电压调整策略(DVS)等。这几种策略在系统级节能层次上应用的很成功,但并不适合用在服务器集群层次上。适用于集群层面的节能策略是目前业界研究的热点问题,出现的比较早的策略是比例积分微分反馈控制策略(PID)和负载集中策略(LC)等。随着集群系统构造的复杂化、集群提供业务的多样化,这两种节能策略的有效性在降低。动态集群配置是根据网络中负载情况动态地调整服务器规模,在最小系统功耗下实现最优的服务性能。本文提出了基于预测的动态集群配置策略,该方法根据网络中服务请求的历史信息,运用最小均方误差(LMS)和递归最小二乘(RLS)预测未来时刻服务请求情况,根据负载请求与集群处理能力来决策服务器规模的增减,动态地调节服务器集群中计算机的开启与关断。另外,文中对于计算密集型服务器集群提出了特殊的集群配置策略。根据超负率提供有QoS保证的服务,我们将节能问题抽象为约束最优化问题,即在保持超负率低于某个期望阈值的情况下,最小化激活的服务节点数目。估计超负率采用的数学工具是大偏差理论,通过这个算法来决策集群中服务节点的开启/关闭状态。基于大偏差算法的决策方法只需要关注当前集群中的负载情况即可,而无需关心负载业务的历史统计信息。本策略的另一个优势是,通过迭代的方法调整工作态的服务器,而不是直接确定工作态服务节点的数目。实验仿真中,我们使用了Hebrew University of Jerusalem的Parallel Workloads系统的用户trace数据,用真实的网络集群用户访问数据检验调度策略的可行性和优越性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 本课题的现实意义
  • 1.3 国内外研究概况
  • 1.4 研究方法与目标
  • 1.5 本文内容安排
  • 第2章 相关节能技术
  • 2.1 引言
  • 2.2 DPM 算法
  • 2.2.1 基于阈值的算法
  • 2.2.2 基于预测的算法
  • 2.2.3 基于随机控制的算法
  • 2.3 DVFS 算法
  • 2.4 DVS 算法
  • 2.5 PID 算法
  • 2.6 LC 算法
  • 第3章 负载在线预测技术
  • 3.1 引言
  • 3.2 负载预测的特点
  • 3.2.1 负载预测的不准确性
  • 3.2.2 负载预测的条件性
  • 3.3 负载预测的基本原理
  • 3.4 负载预测算法概述
  • 3.4.1 ARMA 算法
  • 3.4.2 基于神经网络算法
  • 3.4.3 基于卡尔曼滤波算法
  • 3.4.4 基于小波分析算法
  • 3.5 LMS 算法预测
  • 3.5.1 LMS 应用场景
  • 3.5.2 LMS 基本原理
  • 3.5.3 LMS 基本步骤
  • 3.6 RLS 算法预测
  • 3.6.1 RLS 应用场景
  • 3.6.2 RLS 基本原理
  • 3.6.3 RLS 基本步骤
  • 3.7 LMS、RLS 预测负载
  • 3.7.1 LMS 预测负载
  • 3.7.2 RLS 预测负载
  • 第4章 动态集群节能配置
  • 4.1 服务器集群模型
  • 4.1.1 集群节能机制架构
  • 4.1.2 集群功能层次
  • 4.1.3 服务节点运行状态
  • 4.2 服务迁移策略
  • 4.2.1 服务迁移简介
  • 4.2.2 集群节能中的服务迁移
  • 4.3 负载业务调度策略
  • 4.3.1 集群规模调整模型
  • 4.3.2 业务调度策略
  • 4.3.3 定时器设定
  • 4.3.4 服务节点增加策略
  • 4.3.5 服务节点减少策略
  • 4.4 算法仿真分析
  • 4.4.1 仿真数据
  • 4.4.2 LMS 算法仿真
  • 4.4.3 RLS 算法仿真
  • 第5章 计算密集型集群节能配置
  • 5.1 引言
  • 5.2 系统模型
  • 5.3 超负率估算
  • 5.3.1 超负率的概念
  • 5.3.2 超负率预测模型
  • 5.3.3 超负率预测方法
  • 5.4 集群配置
  • 5.4.1 集群配置算法
  • 5.4.2 服务器调度策略
  • 5.4.3 模型的实现
  • 5.4.4 算法性能分析
  • 5.4.5 实验结果分析
  • 5.4.6 结论
  • 第6章 结束语
  • 6.1 论文总结
  • 6.2 研究展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士期间发表的论文及其它成果

    • 相关论文文献

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