基于弹性虚拟机池的在线迁移能耗模型

基于弹性虚拟机池的在线迁移能耗模型

论文摘要

数据中心作为信息系统的基础设施,在电子政务、金融、电信等领域信息化建设的推动下,其建设已经进入快速发展阶段。然而,伴随而来的数据中心高能耗,以及产生的环境污染等问题,已经成为世界各国都非常关注的问题。随着虚拟化技术的迅速普及,它已经被认为是建设绿色数据中心,提高数据中心能耗利用率的关键技术之一。目前大多数针对数据中心的资源和能耗管理的技术都是构建在虚拟化技术之下。但在实际应用中缺乏对虚拟化数据中心系统性的能耗研究依据,用以指导各种虚拟化能耗管理方案的部署,使得基于虚拟化的能耗管理不能有效与数据中心结合。因此研究虚拟化环境下的数据中心能耗特性,对指导虚拟化能耗管理具有重要意义。本课题来源于国家自然基金项目,该项目希望建设基于虚拟化的大规模绿色数据中心测试床,集中创建,管理和监控虚拟机,并针对不同业务需求,进行性能、能耗利用率评估,得到软硬件整体解决方案,为将来的大规模绿色数据中心推广建立基础。为了使得整体能耗管理方案——Elastic VM Pool能够有效部署,本课题提供了对虚拟化数据中心能耗的各项主要影响因子和虚拟机在线的能耗研究,从而为数据中心的能耗管理提供全方位的依据。本文主要研究工作和创新主要包括以下几点:1.能耗监控可视化原型平台:建立整个数据中心的能耗监控可视化平台,根据全局Power Capping策略,动态调整能耗,采集异构多源的资源、能耗、制冷等数据,建立智能数据监测和采集平台。2.虚拟化数据中心单节点能耗模型:以数据中心各个单节点服务器作为监控单元。采用对该节点的实时监控数据,对影响单节点服务器能耗的各项因子(CPU利用,频率,内存等)逐一进行研究,观察其对整体功耗的影响,并进行数学建模,使得单节点的能耗可预测。3.虚拟机在线迁移能耗研究:虚拟化技术通过物理资源的整合,资源的动态调度等进行能耗管理。通过对虚拟机在线迁移的能耗研究,并尝试建立在线迁移的能耗模型,能够有效指导虚拟机在线迁移技术的部署。本论文通过对虚拟化数据中心各项能耗影响因素和技术的测试研究,建立的数据中心单节点的能耗模型误差小于3%,以此建立起的在线迁移功耗模型与实际功耗误差小于5%,为基于虚拟化技术的能耗管理研究提供了很好的量化依据。另外,实验数据也表明,相对于传统的数据中心节能技术,资源整合策略能够有效降低整体系统能耗,提高资源利用率。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 概述
  • 1.2.2 单节点服务器能耗建模的相关研究
  • 1.2.3 虚拟机在线迁移的相关研究及其局限性
  • 1.3 研究目标
  • 1.4 论文结构
  • 1.5 本章小结
  • 第二章 虚拟化数据中心的能源管理
  • 2.1 引言
  • 2.2 资源整合技术方法
  • 2.2.1 相同应用的资源整合技术
  • 2.2.2 不同应用的资源整合技术
  • 2.2.3 定向整合
  • 2.3 虚拟化功耗控制方法
  • 2.3.1 虚拟化层次模型带来的挑战
  • 2.3.2 解决方法
  • 2.4 弹性虚拟机池
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 虚拟机在线迁移能耗模型设计
  • 3.1 引言
  • 3.2 数据中心单节点下的能耗建模
  • 3.2.1 数据中心单节点能耗建模可行性分析
  • 3.2.2 单节点能耗建模方案
  • 3.3 虚拟机在线迁移功耗模型
  • 3.3.1 虚拟机在线迁移过程分析
  • 3.3.2 虚拟机在线迁移能耗研究
  • 3.3.3 虚拟机在线迁移能耗建模方案
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 实验验证与分析
  • 4.1 引言
  • 4.2 实验测试环境搭建
  • 4.2.1 硬件环境
  • 4.2.2 软件环境
  • 4.2.3 Elastic VM Pool的搭建
  • 4.3 实验结果及分析
  • 4.3.1 单服务器下的能耗实验分析
  • 4.3.2 单服务器下的能耗实验分析
  • 4.3.3 虚拟机在线迁移的能耗
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表的学术论文目录
  • 相关论文文献

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    • [2].基于可信链的虚拟机可信迁移方法[J]. 指挥控制与仿真 2019(06)
    • [3].基于负载优化的虚拟机放置方法[J]. 智能计算机与应用 2019(06)
    • [4].一种基于冗余跳变的虚拟机动态迁移方法[J]. 计算机工程 2020(02)
    • [5].云环境下虚拟机管理研究综述[J]. 长春师范大学学报 2020(04)
    • [6].绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2020(02)
    • [7].使用即时恢复功能恢复虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2020(01)
    • [8].正常恢复虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2020(01)
    • [9].Ubuntu VirtualBox虚拟机管理实战[J]. 网络安全和信息化 2020(05)
    • [10].基于虚拟机动态迁移的负载均衡策略[J]. 计算机系统应用 2020(05)
    • [11].基于多目标优化的虚拟机放置方法[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [12].高校云计算数据处理中虚拟机迁移与轮转模式研究[J]. 井冈山大学学报(自然科学版) 2020(03)
    • [13].云环境下网络感知的虚拟机分配问题的求解方法[J]. 吉林大学学报(工学版) 2020(04)
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    • [15].云环境中基于分组的安全虚拟机放置方法[J]. 信息网络安全 2020(08)
    • [16].基于跨虚拟机零下陷通信的加速器虚拟化框架[J]. 软件学报 2020(10)
    • [17].基于自适应虚拟机迁移的云资源调度机制[J]. 计算机科学 2020(09)
    • [18].虚拟机隐藏进程检测系统设计与实现[J]. 现代计算机(专业版) 2019(01)
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    • [20].灵活管理虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2019(05)
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    • [24].快速克隆千台虚拟机[J]. 网络安全和信息化 2017(06)
    • [25].创建虚拟机与远程管理[J]. 网络安全和信息化 2017(05)
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    • [27].虚拟机“句柄无效”无法开机[J]. 网络安全和信息化 2018(09)
    • [28].云计算环境下虚拟机服务质量保证和评估方法:研究综述[J]. 云南大学学报(自然科学版) 2018(06)
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    • [30].虚拟机配置越高越好?[J]. 网络安全和信息化 2016(01)

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