面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法(2)
发布时间:2021-06-07
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系统工程与电子技术
第34卷
和运作模式,受到了目前国内外学术界和产业界的极大关注。世界主要国家政府和具有显著影响力的企业机构纷纷构建大规模的云计算数据中心;Google、IBM、Microsoft、Yahoo、Amazon、VMware、Salesforce均提出了各自的云计算解决方案;Facebook、YouTube等受到广泛欢迎的网络系统也都基于云计算平台;国内,2008年IBM在无锡、北京构建了云计算数据中心;2010年中国移动构建了云计算实验中心并发布了BigCloud云平台[5]。
与此同时,云计算数据中心的能耗问题也引起了广泛的关注。Google的云计算数据中心每年消耗的电能为1亿
千瓦。《TheWallStreetJournal}指出,在相同的时间内,在
云应用程序中部署的服务器数量预计是原来的3倍,达到135万。在一个数据中心的运维成本费用中,能耗占了40%。数据中心提供给云的动力可能会成为气候变化的主要原因之一[5。1。而目前云计算数据中心在节能优化、实现绿色计算方面的研究和应用虽取得了一些成果,但仍有所
不足。
有效的能耗管理应该能够同时满足“绿色”和服务质量
(qualityof
service,QoS)的双重要求凹]。本文在细致分析
了相关工作以及目前云计算数据中心运作模式导致的能耗问题的基础上,提出一种面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法,在兼顾系统QoS的同时,按照节点和数据在不同时段的使用情况有效聚集数据,实现数据和节点的重新部署,使云节点能够轮流运转,部署于云数据中心各区域的温控设备可以更加精确地实施定点环境温度控制,从而达到既充分利用资源,满足用户的服务需求,同时降低系统的整体能耗的目标。
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相关工作
针对云数据中心,目前研究人员已经展开了多方面研
究。文献[9]针对多数据中心的云计算环境,提出一种三阶段数据布局策略,针对跨数据中心数据传输、数据依赖关系和全局负载均衡3个目标对数据布局方案进行求解和优化。文献Elo]系统总结了数据中心所面临的资源管理问题。文献[11]为提高数据中心网络的吞吐量和网络带宽分配机制的灵活性,构建了面向云计算的数据中心底层网络体系结构。文献[12]针对目前数据中心网络拓扑的设计忽略云计算本身特点这一问题,基于BCube和Fat—tree结构,设计了适用于云计算、具有连通性高、直径小、可拓展性强的网络拓扑结构。
除此之外,云数据中心能耗是值得重点关注的问题。云数据中心能耗主要来源于以下3个方面:
(1)服务器设备、网络互联设备、电源供应设备数据中心主体产生的能耗。这部分能耗一般占云数据中心总能耗
万方数据
的最大比例。
(2)基于水冷、风冷等的温控设备产生的能耗。这部分能耗占云数据中心总能耗的比例有时甚至比数据中心主体设备产生的能耗还大。
(3)其他配套设备(如照明设备等)产生的能耗,这部分能耗一般占云数据中心总能耗较小的比例。
云计算数据中心的能源的使用效率常常通过电源使用效率(power
usage
effectiveness,PUE)值来衡量。PUE值
是指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。PUE值越接近于1,表示一个数据中心的绿色化程度越高。温控设备的负荷主要来自于计算机主机设备、外部辅助设备的发热量,其中服务器、存储、网络等主设备占到设备散热量的80%口…。云计算本身的优势就在于能够利用虚拟化等技术减少物理服务器的数量,从而实现节能的目标,美国的Lexington云计算数据中心利用云计算技术将物理服务器的数量由1500台减少到400台。
上述分析可以看出,如何在执行相同任务并保障Qos的情况下降低数据中心的总体能耗,是实现“绿色云计算的关键”。文献[14]深入研究了云计算中的能源消耗、资源利用率及整合后的工作性能之间的关系,对云计算系统中能耗优化问题进行的分析与研究。文献[15]指出提升服务器与交换机的数量比例可以有效降低能耗达到减排目的,并对新型数据中心网络结构展开深入研究,并提出了一种新型雪花结构,满足数据中心的可扩展性和较小的网络开销要求。为了节能并降低电力成本,Google的云计算数据中心的PUE值一般为1.18甚至更低,这主要得益于其自然冷却策略,数据中心一般位于气候寒冷的地域,以降低数据中心温控设备耗费的能源,同时采取很多节能措施,如采用蒸发冷却塔,并在当地温度超标时,关闭数据中心,并将用户访问请求迁到其他气温较低地域的数据中心口],但这种机制对基于单一数据中心的云计算平台来说并不适合;同时,Google还对服务器主板进行修改,并利用蓄电池来提高能源的利用率¨]。Microsoft设计并构建了“集装箱”式的数据中心,一个集装箱放2200台机器,这在增强了部署灵活性、机动性的同时,带来了狭小空间的散热问题,为此Microsoft采取了一系列节能措施,减少了25%的能耗。文献[16]构建了MassCloud云存储系统,并在系统设计和应用了超低功耗云存储节点,硬件电路板耗电量仅为5W,从硬件层面上来降低系统的功耗,同时为系统集成度的提高打下基础。各种硬件制造商尤其是中央处理器(central
process
unit,CPU)芯片制造商如Intel、AMD等不断采用
新的制造工艺,来降低CPU能耗,基于CPU的节能技术目前已比较成熟。文献[17]对处理器能耗优化问题进行了深入的研究,提出了与速度有关的能量消耗函数,并采用速度
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