云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器的能耗管理與優(yōu)化

王超

摘 要： 通過對云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器功耗管理相關(guān)研究的分析，設(shè)計了云計算能耗優(yōu)化管理的架構(gòu)，并提出數(shù)據(jù)中心服務(wù)器節(jié)能優(yōu)化機制流程圖，在廣泛支持的DVFS技術(shù)能耗特性基礎(chǔ)上，提出效能優(yōu)化策略，通過轉(zhuǎn)移高負載，經(jīng)轉(zhuǎn)化高負載的主機成為低負載的主機，實現(xiàn)云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器能耗管理的優(yōu)化。采用內(nèi)存為12 GB的12臺主機和1臺處理能力為3 200 MIPS的處理器組成數(shù)據(jù)中心進行仿真實驗，結(jié)果表明，提出的效能優(yōu)化策略比無遷移策略節(jié)省能耗約24.33%，比DVFS策略節(jié)省能耗約15.23%，且綜合性能要優(yōu)于其他兩個策略，采用提出的策略可進行云計算數(shù)據(jù)中心擴展服務(wù)器能耗使用的優(yōu)化。

關(guān)鍵詞： 能耗管理； 數(shù)據(jù)中心； 云計算； 遷移策略

中圖分類號： TN911?34； TP316 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）13?0041?03

Abstract： The related research on extendable server energy?consumption management of cloud computing data center is analyzed to design the architecture of the energy?consumption optimal management of cloud computing， and give an energy?saving optimization mechanism flow chart of data center server. On the basis of energy?consumption characteristics of wide?support DVFS technology， the efficiency optimization strategy is proposed. With the transfer of high load， the host computer with high load is turned into the one with low load to realize the energy?consumption management optimization of extendable server of the cloud computing data center. The data center composed of twelve host computers with 12 GB memory and one processor with 3 200 MIPS processing capacity is used to perform a simulation experiment. The simulation results show that the energy consumption of the efficiency optimization scheme is decreased by 24.33% in comparison with the strategy without migration， and decreased by 15.23% in comparison with DVFS strategy. The comprehensive performance of efficiency optimization strategy is better than that of other two strategies， and the strategy proposed in this paper can optimize the energy consumption of extendable server of the cloud computing data center.

Keywords： energy?consumption management； data center； cloud computing； migration strategy

0 引 言

云計算數(shù)據(jù)中心將物理資源通過虛擬化技術(shù)聚集成共享虛擬資源池，實現(xiàn)設(shè)備到應(yīng)用端的遠程統(tǒng)一管理，可動態(tài)提供先進計算服務(wù)[1]。云計算對大規(guī)模數(shù)據(jù)中心飛速發(fā)展起到了很大的促進作用，但同時云計算數(shù)據(jù)中心也有巨大的能耗產(chǎn)生[2?4]。

云計算的特性是可擴展性、彈性服務(wù)，云計算數(shù)據(jù)中心日益極度膨脹的硬件規(guī)模使得能耗問題由過去的分散性變?yōu)楝F(xiàn)在的集中性，在云端集中有大量的存儲資源、計算資源，因此對于高效管理能耗來說壓力巨大[5]。高能耗在一定程度上制約著云數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，目前將能耗降低，節(jié)約云成本是云數(shù)據(jù)中心急需解決的問題[6]，因此，對云計算數(shù)據(jù)中心節(jié)能問題進行深入研究意義重大[7]。本文針對云計算數(shù)據(jù)中心高能耗問題，對其可擴展服務(wù)器的能耗管理優(yōu)化進行了研究。

1 功耗管理相關(guān)研究

針對現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心管理，在管理服務(wù)器功耗方面提出的方案或架構(gòu)一般可分成硬件級方案部署和關(guān)閉不用服務(wù)器方案兩類。硬件級解決方案受低水平系統(tǒng)限制，這種類型典型的解決方案是動態(tài)電壓/頻率擴展DVFS，它通過工作負載對主機CPU功率/頻率進行調(diào)整。關(guān)閉不用服務(wù)器可節(jié)省的電力更多，關(guān)閉服務(wù)器后，能量消耗接近零。目前已有一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綠色調(diào)度算法，通過對未用到的服務(wù)器進行管理，達到云計算環(huán)境下服務(wù)器功耗的優(yōu)化。該算法根據(jù)工作量，通過對服務(wù)器動態(tài)需求進行估計，將不需要的服務(wù)器關(guān)閉，減少運行服務(wù)器，達到減少功耗的目的。還出現(xiàn)了一種功耗感知云架構(gòu)，該架構(gòu)通過RAM磁盤存儲、無盤設(shè)計等提供能量感知節(jié)能能力，關(guān)閉服務(wù)器、對服務(wù)器運行速度進行調(diào)整的功率管理技術(shù)。

2 云計算能耗管理系統(tǒng)架構(gòu)

云計算平臺的關(guān)鍵技術(shù)是能耗管理技術(shù)，根據(jù)云計算系統(tǒng)用戶對資源的請求狀況，結(jié)合實際使用的數(shù)據(jù)中心資源，云數(shù)據(jù)中心能耗管理系統(tǒng)進行任務(wù)調(diào)度、資源部署、資源分配，達到系統(tǒng)能耗、用戶性能間的相對平衡。根據(jù)能耗優(yōu)化方法，提出云計算能耗管理架構(gòu)，如圖1所示。

從圖1可以看出，云計算系統(tǒng)能耗管理架構(gòu)由6個實體和3個過程組成，6個實體分別為能耗優(yōu)化管理器、服務(wù)器節(jié)點、虛擬機節(jié)點、虛擬機調(diào)度器、元調(diào)度器、任務(wù)；3個過程分別為任務(wù)調(diào)度過程、資源部署過程、資源分配過程。在6個實體中，一級調(diào)度由元調(diào)度器負責，將虛擬機資源、用戶任務(wù)進行目標優(yōu)化和映射，在合適虛擬機的節(jié)點上執(zhí)行用戶任務(wù)；二級調(diào)度負責虛擬機調(diào)度器，將物理服務(wù)器節(jié)點、虛擬機節(jié)點進行映射，在合適服務(wù)器節(jié)點上遷移或創(chuàng)建虛擬機節(jié)點；系統(tǒng)能耗優(yōu)化管理由能耗優(yōu)化管理器負責，包括節(jié)點層、硬件組件層、系統(tǒng)層的能耗優(yōu)化管理。

在負載高峰期，資源分配動態(tài)管理中心服務(wù)器設(shè)置絕大部分服務(wù)器節(jié)點為活躍狀態(tài)，從而滿足云用戶需求；在負載低峰期，切換部分服務(wù)器節(jié)點為關(guān)閉狀態(tài)或休眠狀態(tài)，從而將云數(shù)據(jù)中心能耗降低。在資源部署過程中，云計算的虛擬機被部署到服務(wù)器節(jié)點上，虛擬節(jié)點通過映射到達物理節(jié)點，這樣資源部署就轉(zhuǎn)化成裝箱問題，資源部署由動態(tài)部署、靜態(tài)部署組成，利用啟發(fā)式算法，靜態(tài)部署解決了裝箱問題，使得虛擬節(jié)點到物理節(jié)點的映射得到實現(xiàn)，遷移在整個部署過程中不實施，動態(tài)部署對負載變化進行響應(yīng)，可實施部署過程中的虛擬機遷移。任務(wù)調(diào)度過程將云計算系統(tǒng)任務(wù)進行映射，到達服務(wù)器或虛擬機上，滿足云用戶需求。在任務(wù)硬實時的時限達到要求下，將系統(tǒng)總能耗降低；在軟實時任務(wù)滿足用戶期限下，將系統(tǒng)能耗降低。

3 節(jié)能優(yōu)化的流程

將兩個放置的模塊、虛擬機分配進行低耦合化是本研究設(shè)計節(jié)能優(yōu)化的基本原則，使其依賴盡量少。在分配一個任務(wù)虛擬資源量時，對數(shù)據(jù)中心內(nèi)的物理機、虛擬機分布無需知道，在物理環(huán)境中，放置虛擬機時，資源對性能的影響無需考慮。在節(jié)能機制里，通過減少或增加一個虛擬機實現(xiàn)分配資源量的變化，圖2為節(jié)能優(yōu)化機制流程圖。

4 遷移策略

基于DVFS技術(shù)能耗特性，提出一種效能優(yōu)化的策略，DVFS通過改變處理器的電壓和頻率實現(xiàn)功耗的改變，本文提出的效能優(yōu)化策略CMOS電路功耗的特征如下：

式中：平均動態(tài)功耗用表示；負載電容用表示；電路電壓用表示；時鐘頻率用表示。

數(shù)據(jù)中心總功率為：

通過式（3）計算總效率的能耗比：

為確保云計算中心服務(wù)器服務(wù)質(zhì)量的穩(wěn)定性，在數(shù)據(jù)中心保持處理器總頻率恒定，在=保持穩(wěn)定不變的條件下，最小實質(zhì)就是最小效率的能耗比。

在保持總頻率穩(wěn)定不變的條件下，當數(shù)據(jù)中心的主機處理器頻率分布更均勻時，具有非常低的功耗。給定總負載，在數(shù)據(jù)中心可計算出最節(jié)能的資源分配方法，通過轉(zhuǎn)移高負載，那么經(jīng)轉(zhuǎn)化高負載的主機就成為低負載的主機，這樣高頻率主機的工作量降低，低頻率主機的工作量升高，轉(zhuǎn)化的實質(zhì)就是對高負載主機的虛擬機進行工作量的遷移，轉(zhuǎn)換成低負載主機，進而達到對負載的轉(zhuǎn)移，實現(xiàn)云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器能耗管理的優(yōu)化。

5 仿真實驗及評估

5.1 仿真實驗

在仿真工具CloudSim中，分配處理資源和處理任務(wù)由DatacenterBroker模塊進行提交。在實現(xiàn)過程中，實時請求任務(wù)CloudSim不易進行模擬，若Web有類似負載請求，則可通過對批處理任務(wù)的模擬來實施。通過對多個任務(wù)的添加、刪除，批處理任務(wù)時長的處理，從而達到對負載水平的調(diào)整。調(diào)整后的短時間內(nèi)，虛擬機負載保證平穩(wěn)，劇烈波動不會產(chǎn)生。在模擬云計算服務(wù)負載時，必須要修改DatacenterBroker模塊，修改后，一個周期為6 s，并且每隔一個周期生成的組為2～4，任務(wù)為1～8個，然后將每組任務(wù)在隨機虛擬機中進行添加。在一段時間內(nèi)，要保持負載的穩(wěn)定，就必須在下一步多個周期里重復(fù)添加任務(wù)，這樣就能維持虛擬機的負載狀況。因加入隨機因素，負載是波動的，同一時刻，主機和虛擬機不同，負載也存在差異。通過修改PowerDatacenter模塊，獲得優(yōu)化的虛擬機遷移算法。

5.2 實驗效果

在實現(xiàn)仿真實驗的過程中，數(shù)據(jù)中心配置有12臺主機，每臺主機有12 GB的內(nèi)存，同時還包括1臺處理能力為3 200 MIPS的處理器，該處理器最大功率為270 W。主機功耗根據(jù)使用率平方遞增計算，其中主機帶寬為1 100 Mb/s，在每臺主機上裝有虛擬機監(jiān)視器。整個數(shù)據(jù)中心共有48個虛擬機，系統(tǒng)內(nèi)存為156 MB，每個虛擬機帶寬為24 100 Kb/s。數(shù)據(jù)中心運行的主機，設(shè)定其不關(guān)閉時，使用率為零，具有最低功耗。

圖3為無遷移策略、DVFS策略、效能優(yōu)化策略的各自能耗對比圖。

圖3中遷移周期為85 s，也就是說每隔85 s需要檢查虛擬機的遷移是否合適，虛擬機的閾值。圖3中，無遷移策略和DVFS策略均來自CloudSim仿真工具，其中無遷移策略采用的模塊為PowerDatacenter，該模塊調(diào)節(jié)電壓時，允許單個主機使用動態(tài)調(diào)頻技術(shù)，但虛擬機遷移是不允許使用的；分配策略采用PowerVmAllocationPolicy?SingleThreshold模塊，并且允許遷移。從圖3可以看出，本研究提出的效能優(yōu)化策略均比無遷移策略、DVFS策略耗能要低。

圖4為三種策略性能對比，包括能耗、SLA、遷移數(shù)、平均SLA的對比圖。

從圖4可以看出，與無遷移策略相比，本文提出的效能優(yōu)化策略可節(jié)約能耗24.33%；與DVFS策略相比，可節(jié)約能耗15.23%。效能優(yōu)化策略在遷移次數(shù)上比DVFS策略少2 425次，這是因為DVFS策略遷移時，虛擬機尋找遷移路徑每次都要重新分配，造成每個虛擬機都被遷移，這說明DVFS策略在實際使用中不現(xiàn)實，在這三種策略中，各自的SLA比較接近，總體來說，本文提出的效能優(yōu)化策略的綜合性能要優(yōu)于其他兩種策略，采用本文提出的策略可進行云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器能耗使用的優(yōu)化。

6 結(jié) 論

本文通過云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器功耗管理相關(guān)研究的分析，設(shè)計了云計算能耗優(yōu)化管理的架構(gòu)，并提出了數(shù)據(jù)中心服務(wù)器節(jié)能優(yōu)化機制流程圖，在廣泛支持的DVFS技術(shù)能耗特性基礎(chǔ)上，提出效能優(yōu)化策略。仿真實驗結(jié)果表明，本文提出的效能優(yōu)化策略比無遷移策略節(jié)省能耗約24.33%，比DVFS策略節(jié)省能耗約15.23%，本研究提出的效能優(yōu)化策略的綜合性能要優(yōu)于其他兩種策略，采用本文提出的策略可進行云計算數(shù)據(jù)中心可擴展服務(wù)器能耗使用的優(yōu)化。

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