《數據中心資源最佳化調度：理論與實踐》是2014年電子工業出版社出版的圖書，作者是田文洪、趙勇。
基本介紹
- 中文名：數據中心資源最佳化調度:理論與實踐
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：285頁
- 開本：16
- 品牌：電子工業出版社
- 作者：田文洪 趙勇
- 出版日期：2014年3月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7121223376
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
《數據中心資源最佳化調度:理論與實踐》可作為相關領域研究人員的參考資料，也可作為高年級本科生和低年級研究生教材。
作者簡介
田文洪, 電子科技大學計算機學院副教授，研究方向主要集中在雲計算網路動態設計和資源管理調度、物聯網管理系統等領域，擅長以簡潔創新的方式解決複雜網路問題，特別是在雲計算、高性能資源調度管理、綠色節能調度方面他積累了豐富的經驗，具有很深的造詣, 基本達到國際先進水平。
圖書目錄
第1章雲計算概述1
1.1雲計算發展背景2
1.2雲計算是集大成者4
1.2.1並行計算5
1.2.2格線計算6
1.2.3效用計算6
1.2.4普適計算7
1.2.5SaaS8
1.2.6虛擬化技術8
1.3雲計算的驅動因素9
1.3.1雲計算發展現狀和趨勢11
1.3.2雲計算套用初步分類14
1.4雲計算產業鏈中的不同角色16
1.5雲計算的主要特徵和技術挑戰17
1.5.1雲計算的主要特徵17
1.5.2挑戰性問題18
1.6小結19
思考題19
參考文獻20
第2章數據中心21
2.1數據中心概述22
2.1.1數據中心簡介22
2.1.2數據中心的需求和挑戰24
2.2雲計算數據中心資源調度需求分析25
2.2.1技術需求25
2.2.2技術目標26
2.3雲計算數據中心資源調度研究進展26
2.4雲計算數據中心資源調度方案分析27
2.4.1Google解決方案27
2.4.2Amazon解決方案28
2.4.3IBM解決方案30
2.4.4HP解決方案32
2.4.5VMware解決方案33
2.4.6其他廠家解決方案35
2.5雲計算數據中心資源調度標準進展37
2.6雲資源管理調度關鍵技術及研究熱點38
2.7小結41
思考題41
參考文獻42
第3章大數據處理45
3.1大數據的發展背景及定義46
3.2大數據問題49
3.2.1速度方面的問題50
3.2.2種類及架構問題51
3.2.3體量及靈活性問題51
3.2.4成本問題52
3.2.5價值挖掘問題53
3.2.6存儲及安全問題53
3.2.7互聯互通與數據共享問題55
3.3大數據與雲計算的辯證關係56
3.4大數據技術57
3.4.1基礎架構支持59
3.4.2數據採集61
3.4.3數據存儲62
3.4.4數據計算66
3.4.5數據展現與互動74
3.5小結76
思考題77
參考文獻77
第4章雲資源監控管理80
4.1雲數據中心監控系統概述81
4.1.1研究背景81
4.1.2雲數據中心資源監控的方式83
4.1.3虛擬機監控簡介83
4.2雲數據中心監控系統的相關研究86
4.2.1雲數據中心監控系統的功能需求分析86
4.2.2實現雲監控系統的關鍵技術89
4.3雲數據中心計算資源監控系統的設計與實現93
4.3.1雲數據中心計算資源監控系統的設計93
4.3.2雲數據中心計算資源監控系統的實現98
4.4雲數據中心監控系統數據分析104
4.4.1用戶請求展示105
4.4.2用排隊論分析用戶請求106
4.4.3雲數據中心的功耗計算106
4.5雲資源監控系統的性能分析與評價110
4.6小結116
思考題117
參考文獻117
第5章實時負載均衡調度120
5.1引言121
5.2相關工作121
5.2.1示例說明122
5.2.2問題描述和模型建立123
5.2.3負載均衡調度算法的度量指標125
5.3OLRSA算法127
5.4算法性能比較130
5.4.1模擬設定130
5.4.2模擬仿真的結果和分析131
5.5小結136
思考題137
參考文獻137
第6章計算資源節能調度概述139
6.1數據中心節能研究背景140
6.1.1國內外研究背景介紹142
6.1.2國內外主要參考文獻143
6.2數據中心能耗模型145
6.2.1數據中心調度系統145
6.2.2數據中心能耗評估146
6.2.3伺服器能耗模型148
6.3節能問題描述與建模149
6.3.1前置條件149
6.3.2主要節能調度算法分類151
6.4離線調度算法152
6.4.1同構且請求容量為單位容量152
6.4.2同構且請求容量為任意容量153
6.5線上調度算法154
6.6隨機調度算法154
6.6.1M/M/1排隊模型154
6.6.2M/M/k排隊模型155
6.7節能調度算法評估155
6.7.1理論分析證明155
6.7.2模擬對比分析156
6.8小結164
思考題165
參考文獻166
第7章離線和線上節能調度算法169
7.1離線節能調度算法170
7.1.1MFFDE算法分析170
7.1.2MFFDE算法的近似度證明171
7.2線上節能調度算法174
7.2.1BFF算法分析與近似度證明174
7.2.2BFF算法性能評估179
7.3MinTBT問題及節能調度算法在數據中心節能中的套用183
7.4小結184
思考題184
參考文獻184
第8章Hadoop集群節能調度管理186
8.1Hadoop介紹187
8.1.1Hadoop簡介188
8.1.2Hadoop框架189
8.1.3Hadoop運行流程191
8.2新型動態負反饋調度算法192
8.2.1Hadoop集群動態管理設計特點192
8.2.2負載模型設計193
8.2.3DANF算法設計與實現194
8.2.4動態調度模組算法偽代碼196
8.3節能調度系統設計197
8.3.1系統總體架構197
8.3.2模組詳細設計198
8.4系統測試和分析201
8.4.1測試環境201
8.4.2程式功能性測試201
8.4.3性能測試202
8.5Hadoop其他節能方式206
8.6小結207
思考題207
參考文獻207
第9章計算資源的利潤最大化問題209
9.1計算資源作為服務的利潤最大化210
9.1.1雲計算與數據中心210
9.1.2數據中心的發展213
9.2傳統的最大化利潤解決方法214
9.2.1經典的0—1背包問題214
9.2.2動態規劃法214
9.2.3貪婪算法215
9.2.4回溯法215
9.3區間調度問題介紹216
9.4帶權區間調度217
9.4.1傳統的帶權區間調度問題217
9.4.2WIS中的可相互兼容區間218
9.4.3帶權區間調度問題218
9.5考慮容量共享的帶權區間調度220
9.5.1考慮容量共享的帶權區間調度問題220
9.5.2WISWCS問題中可相互共享兼容的區間220
9.5.3WISWCS問題中的容量分割220
9.5.4WISWCS問題中的權值與容量成比例221
9.5.5最大化利潤的公式222
9.5.6一種考慮容量共享的準確調度算法223
9.5.7用SAWIS算法找出最佳子集224
9.6可共享容量調度問題的套用226
9.6.1雲計算中的虛擬機調度226
9.6.2通信鏈路共享226
9.6.3性能評估227
9.7相關工作228
9.8小結228
思考題229
參考文獻229
第10章雲工作流套用230
10.1科學計算雲平台研究背景231
10.2工作流和雲平台集成的相關研究工作233
10.3科學計算雲平台的結構化方案234
10.3.1需求234
10.3.2架構236
10.3.3集成選項237
10.3.4實現細節240
10.4科學計算雲平台集群配置和產品部署244
10.4.1MODIS圖片處理工作流244
10.4.2產品部署248
10.5小結250
思考題250
參考文獻250
第11章數據中心調度模擬系統255
11.1引言256
11.2CloudSched的架構和主要特點257
11.2.1數據中心的建模260
11.2.2虛擬機分配的建模260
11.2.3用戶請求建模261
11.3不同調度算法的性能度量262
11.3.1多維度負載均衡的度量指標262
11.3.2節能算法的度量指標264
11.3.3最大化資源利用率的度量指標265
11.3.4置信區間的度量265
11.4CloudSched的設計與實現266
11.4.1數據中心的調度過程266
11.4.2調度算法——以LIF算法為例266
11.5性能評估269
11.5.1負載均衡比較270
11.5.2節能效果比較271
11.6小結273
參考文獻273
第12章總結與展望276
12.1動態多層次分散式資源監控277
12.2動態綜合調度策略和算法研發278
12.3多數據中心（多調度域）的調度策略和算法動態可選擇280
12.4監控、調度和部署等功能融合282
12.5綠色節能數據中心的綜合解決方案283
12.6從基礎資源調度拓展到套用任務調度284
1.1雲計算發展背景2
1.2雲計算是集大成者4
1.2.1並行計算5
1.2.2格線計算6
1.2.3效用計算6
1.2.4普適計算7
1.2.5SaaS8
1.2.6虛擬化技術8
1.3雲計算的驅動因素9
1.3.1雲計算發展現狀和趨勢11
1.3.2雲計算套用初步分類14
1.4雲計算產業鏈中的不同角色16
1.5雲計算的主要特徵和技術挑戰17
1.5.1雲計算的主要特徵17
1.5.2挑戰性問題18
1.6小結19
思考題19
參考文獻20
第2章數據中心21
2.1數據中心概述22
2.1.1數據中心簡介22
2.1.2數據中心的需求和挑戰24
2.2雲計算數據中心資源調度需求分析25
2.2.1技術需求25
2.2.2技術目標26
2.3雲計算數據中心資源調度研究進展26
2.4雲計算數據中心資源調度方案分析27
2.4.1Google解決方案27
2.4.2Amazon解決方案28
2.4.3IBM解決方案30
2.4.4HP解決方案32
2.4.5VMware解決方案33
2.4.6其他廠家解決方案35
2.5雲計算數據中心資源調度標準進展37
2.6雲資源管理調度關鍵技術及研究熱點38
2.7小結41
思考題41
參考文獻42
第3章大數據處理45
3.1大數據的發展背景及定義46
3.2大數據問題49
3.2.1速度方面的問題50
3.2.2種類及架構問題51
3.2.3體量及靈活性問題51
3.2.4成本問題52
3.2.5價值挖掘問題53
3.2.6存儲及安全問題53
3.2.7互聯互通與數據共享問題55
3.3大數據與雲計算的辯證關係56
3.4大數據技術57
3.4.1基礎架構支持59
3.4.2數據採集61
3.4.3數據存儲62
3.4.4數據計算66
3.4.5數據展現與互動74
3.5小結76
思考題77
參考文獻77
第4章雲資源監控管理80
4.1雲數據中心監控系統概述81
4.1.1研究背景81
4.1.2雲數據中心資源監控的方式83
4.1.3虛擬機監控簡介83
4.2雲數據中心監控系統的相關研究86
4.2.1雲數據中心監控系統的功能需求分析86
4.2.2實現雲監控系統的關鍵技術89
4.3雲數據中心計算資源監控系統的設計與實現93
4.3.1雲數據中心計算資源監控系統的設計93
4.3.2雲數據中心計算資源監控系統的實現98
4.4雲數據中心監控系統數據分析104
4.4.1用戶請求展示105
4.4.2用排隊論分析用戶請求106
4.4.3雲數據中心的功耗計算106
4.5雲資源監控系統的性能分析與評價110
4.6小結116
思考題117
參考文獻117
第5章實時負載均衡調度120
5.1引言121
5.2相關工作121
5.2.1示例說明122
5.2.2問題描述和模型建立123
5.2.3負載均衡調度算法的度量指標125
5.3OLRSA算法127
5.4算法性能比較130
5.4.1模擬設定130
5.4.2模擬仿真的結果和分析131
5.5小結136
思考題137
參考文獻137
第6章計算資源節能調度概述139
6.1數據中心節能研究背景140
6.1.1國內外研究背景介紹142
6.1.2國內外主要參考文獻143
6.2數據中心能耗模型145
6.2.1數據中心調度系統145
6.2.2數據中心能耗評估146
6.2.3伺服器能耗模型148
6.3節能問題描述與建模149
6.3.1前置條件149
6.3.2主要節能調度算法分類151
6.4離線調度算法152
6.4.1同構且請求容量為單位容量152
6.4.2同構且請求容量為任意容量153
6.5線上調度算法154
6.6隨機調度算法154
6.6.1M/M/1排隊模型154
6.6.2M/M/k排隊模型155
6.7節能調度算法評估155
6.7.1理論分析證明155
6.7.2模擬對比分析156
6.8小結164
思考題165
參考文獻166
第7章離線和線上節能調度算法169
7.1離線節能調度算法170
7.1.1MFFDE算法分析170
7.1.2MFFDE算法的近似度證明171
7.2線上節能調度算法174
7.2.1BFF算法分析與近似度證明174
7.2.2BFF算法性能評估179
7.3MinTBT問題及節能調度算法在數據中心節能中的套用183
7.4小結184
思考題184
參考文獻184
第8章Hadoop集群節能調度管理186
8.1Hadoop介紹187
8.1.1Hadoop簡介188
8.1.2Hadoop框架189
8.1.3Hadoop運行流程191
8.2新型動態負反饋調度算法192
8.2.1Hadoop集群動態管理設計特點192
8.2.2負載模型設計193
8.2.3DANF算法設計與實現194
8.2.4動態調度模組算法偽代碼196
8.3節能調度系統設計197
8.3.1系統總體架構197
8.3.2模組詳細設計198
8.4系統測試和分析201
8.4.1測試環境201
8.4.2程式功能性測試201
8.4.3性能測試202
8.5Hadoop其他節能方式206
8.6小結207
思考題207
參考文獻207
第9章計算資源的利潤最大化問題209
9.1計算資源作為服務的利潤最大化210
9.1.1雲計算與數據中心210
9.1.2數據中心的發展213
9.2傳統的最大化利潤解決方法214
9.2.1經典的0—1背包問題214
9.2.2動態規劃法214
9.2.3貪婪算法215
9.2.4回溯法215
9.3區間調度問題介紹216
9.4帶權區間調度217
9.4.1傳統的帶權區間調度問題217
9.4.2WIS中的可相互兼容區間218
9.4.3帶權區間調度問題218
9.5考慮容量共享的帶權區間調度220
9.5.1考慮容量共享的帶權區間調度問題220
9.5.2WISWCS問題中可相互共享兼容的區間220
9.5.3WISWCS問題中的容量分割220
9.5.4WISWCS問題中的權值與容量成比例221
9.5.5最大化利潤的公式222
9.5.6一種考慮容量共享的準確調度算法223
9.5.7用SAWIS算法找出最佳子集224
9.6可共享容量調度問題的套用226
9.6.1雲計算中的虛擬機調度226
9.6.2通信鏈路共享226
9.6.3性能評估227
9.7相關工作228
9.8小結228
思考題229
參考文獻229
第10章雲工作流套用230
10.1科學計算雲平台研究背景231
10.2工作流和雲平台集成的相關研究工作233
10.3科學計算雲平台的結構化方案234
10.3.1需求234
10.3.2架構236
10.3.3集成選項237
10.3.4實現細節240
10.4科學計算雲平台集群配置和產品部署244
10.4.1MODIS圖片處理工作流244
10.4.2產品部署248
10.5小結250
思考題250
參考文獻250
第11章數據中心調度模擬系統255
11.1引言256
11.2CloudSched的架構和主要特點257
11.2.1數據中心的建模260
11.2.2虛擬機分配的建模260
11.2.3用戶請求建模261
11.3不同調度算法的性能度量262
11.3.1多維度負載均衡的度量指標262
11.3.2節能算法的度量指標264
11.3.3最大化資源利用率的度量指標265
11.3.4置信區間的度量265
11.4CloudSched的設計與實現266
11.4.1數據中心的調度過程266
11.4.2調度算法——以LIF算法為例266
11.5性能評估269
11.5.1負載均衡比較270
11.5.2節能效果比較271
11.6小結273
參考文獻273
第12章總結與展望276
12.1動態多層次分散式資源監控277
12.2動態綜合調度策略和算法研發278
12.3多數據中心（多調度域）的調度策略和算法動態可選擇280
12.4監控、調度和部署等功能融合282
12.5綠色節能數據中心的綜合解決方案283
12.6從基礎資源調度拓展到套用任務調度284
