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云计划对计划本领的需要,激动了大范围数据重心的飞快兴盛。与此同声,云计划数据重心爆发了宏大的能源消耗。因为云计划的弹性效劳和可扩充性等个性,云计划的硬件范围连年来过度伸展,这使得往日分别的能源消耗题目形成了会合的能源消耗题目。所以深刻接洽云数据重心的节约能源题目具备要害意旨。 为此,正文对准云计划数据重心的能源消耗,举行了一系列关系的接洽处事,总体来说,正文中心接洽了三个题目,并博得功效: (1) 提出了一种精确的能源消耗模子来猜测云数据重心单台效劳器的能源消耗。透彻的能量模子是正文接洽的普通。在大普遍现有的云计划能源消耗接洽中,多沿用线性模子来刻画能源消耗和资源运用率??之间的联系。但是跟着云数据中压服务器体制构造的变革,能源消耗和资源运用率的联系仍旧难以用大略的线性因变量来刻画。所以,正文开始从处置器本能计数器和体例运用情景动手,贯串多元线性回归和非线性回归的数学本领,领会归纳了各别参数和本领对效劳器能源消耗建立模型的感化,提出了符合云数据重心普通框架结构的效劳器能源消耗模子,并将该模子集成到了云数据重心的监察和控制体例之中。 (2) 提出了以能效为优化目的的资源安排算法Best-Fit-Decreasing-Power(BFDP)。该算法开始设置了数据重心模子和操纵动作,而后从假造机的安置和迁徙两个观点动手,优化假造机在云数据中压服务器上的安排,并妥协决保守装箱题目的轮询安排、First-Fit-Decreasing-Resource(FFDR)和Best-Fit- Decreasing- Resource(BFDR)算法做了精细比拟,试验截止表白,该算法优于比拟较的一致节约能源算法。 (3) 矫正了鉴于Cloudsim的云数据重心能源消耗模仿框架,并提出了鉴于能源消耗的工作分门别类本领。在该模仿框架上,对提出的以能效为优化目的的资源安排算法BFDP和其它安排算法举行试验比拟。试验从数据重心能源消耗、效劳等第和议(SLA)、假造机迁徙和节点封闭度数等多个上面证领会能源消耗模子和资源安排算法法的灵验性。
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