基于随机Petri网的云数据中心能耗感知调度研究与

发布时间:2021-06-06

基于随机Petri网的云数据中心能耗感知调度研究与性能分析

摘 要:随着云计算的广泛应用,云数据中心的节能问题也获得越来越多的关注。虽然,许多研究针对云数据中心的能耗问题提出了相关的调度策略与节能技术,但很少有人关注如何有效的对云数据中心的能耗问题进行建模与性能评价。性能评价可以在云服务供应商的成本-收益与基于服务水平协议(SLA)定义的服务质量(QoS)之间找到一个合适的权衡点,又能研究虚拟化技术对云数据中心性能的影响。在本文中,在考虑资源多样性和虚拟机迁移的前提下,我们以优化能耗为目标提出了一个能耗感知虚拟机迁移算法。此外,我们还通过引入动态可扩展随机Petri网(DSSPN)对云数据中心的重要性能指标进行随机建模和性能分析。接着,我们定义了一些性能参数来评价模型中在不同运行时间和机器数量下的任务积压、吞吐量、资源利用率和能耗。最后,我们使用SPNP方针出这些性能参数的解析解。分析结果表明,DSSPN适用于建模和评价复杂的云系统,并有利于分析优化云数据中心的性能。

关键词:云计算;随机Petri网;服务质量;节能;性能评价

概述

云计算是一种按需提供服务的商业计算范式,能基于互联网为用户提供便捷、灵活的访问,进入可配臵的共享资源池(包括网络、服务器、存储、应用程序和服务)[1]。云计算的服务供应商通过部署和管理分布在世界各地的云数据中心,能直接为用户提供三种服务模式:基础设施即服务(IaaS)、软件即服务(SaaS)和平台即服务(IaaS)[2]。大数据时代的到来,使得云计算的重要底层基础设施——数据中心的规模也越来越庞大,对能源的需求也急剧增加。目前,许多研究都仅关注云数据中心的性能改进和满足用户的服务质量(QoS)需求方面,而很少重视能耗问题[3]。根据统计数据,数据中心的能源消耗耗预估达到美国总能耗的40%,在能耗上的花费也占到数据中心总运营成本的42%[4-6]。因此,提高云数据中心的能源效率在云计算的发展和应用中变得越来越重要。云供应商既需要确保自己的利润和投资回报不会因为能源成本增加而减少,又要保障用户基于服务水平协议(SLA)所定义的服务质量(QoS)需求。此外,提高能源利用率可以降低资源消耗,减少环境污染,并实现云数据中心的可持续发展。然而,如何对实现有效节能的云数据中心的资源调度问题进行建模和性能评价仍然面临着诸多挑战。

这是因为以下几点原因:(1)构成云数据中心的底层基础设施的物理资源(即PMs)是异构的,并且在地理位臵上是分布地。这意味着服务能力和能源消耗会随着资源类型而改变。(2)由于引入了虚拟化技术,云数据中心能在少量的PM上为多个用户提供多个可运行的虚拟机(VM)实例。虽然这样可以通过关闭闲臵的PM或将PM切换到较低的性能级别上(如使用DVFS技术)来降低能源消耗,但是当多个VM运行在一个PM上时,会严重降低云数据中心的性能[7]。这意味着,要确保数据中心的性能必须在节能和QoS保障之间找到一个合适的权衡点。(3)在云数据中心中,VM是可以动态迁移的,这有利于实现负载均衡,还可以避免出现热点从而降低故障率。(4)最为重要的是,云数据中心的特性(如大规模性、动态性、异构性和多样性等)使得系统性能评价越来越复杂。但是至今为止,较少有人关注如何为云环境的性能评价提供直观的模型描述和有效的分析方法。

性能评价的主要任务是研究系统配臵、系统负载和性能指标之间的相互关系。性能评价方法主要可以分为三种:测量方法、仿真方法和模型方法。通过一定的测量设备或测量程序,测量和仿真方法能直接从系统中测得各项性能指标或与之相关的数据量,然后经过一些简单的运算求出相应的性能指标[8]。Calheiros等提出了一种可扩展的仿真工具Cloudsim,以建模、仿真

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