题目：基于云计算数据中心的能耗 建模与节能算法研究

 

云计算对计算能力的需求，促进了大规模数据中心的飞速发展。与此同时，云计算数据中心产生了巨大的能耗。由于云计算的弹性服务和可扩展性等特性，云计算的硬件规模近年来极度膨胀，这使得过去分散的能耗问题变成了集中的能耗问题。因此深入研究云数据中心的节能问题具有重要意义。

为此，本文针对云计算数据中心的能耗，进行了一系列相关的研究工作，总体来说，本文重点研究了三个问题，并取得成果：

（1）      提出了一种准确的能耗模型来预测云数据中心单台服务器的能耗。精确的能量模型是本文研究的基础。在大多数现有的云计算能耗研究中，多采用线性模型来描述能耗和资源利用率??之间的关系。然而随着云数据中心服务器体系结构的变化，能耗和资源使用率的关系已经难以用简单的线性函数来描述。因此，本文首先从处理器性能计数器和系统使用情况入手，结合多元线性回归和非线性回归的数学方法，分析总结了不同参数和方法对服务器能耗建模的影响，提出了适合云数据中心基础架构的服务器能耗模型，并将该模型集成到了云数据中心的监控系统之中。

（2）      提出了以能效为优化目标的资源调度算法Best-Fit-Decreasing-Power（BFDP）。该算法首先定义了数据中心模型和操作行为，然后从虚拟机的放置和迁移两个角度入手，优化虚拟机在云数据中心服务器上的调度，并和解决传统装箱问题的轮询调度、First-Fit-Decreasing-Resource（FFDR）和Best-Fit- Decreasing- Resource（BFDR）算法做了详细比较，实验结果表明，该算法优于相比较的类似节能算法。

（3）     改进了基于Cloudsim的云数据中心能耗模拟框架，并提出了基于能耗的任务分类方法。在该模拟框架上，对提出的以能效为优化目标的资源调度算法BFDP和其它调度算法进行实验比较。实验从数据中心能耗、服务等级协议（SLA）、虚拟机迁移和节点关闭次数等多个方面证明了能耗模型和资源调度算法法的有效性。