《雲計算環境下能耗感知模型與方法進展研究》是2018年3月清華大學出版社出版的圖書，作者是曲海平。
基本介紹
- 中文名：雲計算環境下能耗感知模型與方法進展研究
- 作者：曲海平
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2018年3月
- 定價：49 元
- ISBN：9787302492764
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書基於服務的負載與性能模型的研究完成服務能耗感知決策。在此基礎上研究慮及能耗的全局資源最佳化布局算法，實現整個平台系統的高能低耗。
全書共分7章： 第1章介紹在雲計算中心開展能耗感知研究的背景和意義，進而闡述本書的研究內容和貢獻；第2章從技術手段、模型構建和能耗管理三個方面介紹國內外研究現狀；第3章提出能耗感知的雲計算平台管理框架EADC，該框架以大數據集成套用平台為基礎，構建了包括VEMS(服務集群內部)與DCMS(平台系統)兩級的能耗最佳化管理；第4章研究統計回歸分析方法，解決大範圍變動下的負載特徵提取，研究高階MAP擬合的策略與機制，解決長時間相關負載性能分析中複雜度與時間開銷過高的問題；第5章研究在性能分析基礎上服務節點的按時定量切換的能耗感知決策機制，解決負載的有效整合與節點狀態的按需切換；第6章研究兼顧性能與能耗的慮及服務遷移的全局資源最佳化調度算法，解決服務請求突發時因負載整合而造成服務質量嚴重下降的問題；第7章對本書的工作進行了總結，並闡述下一步的工作方向。本書的研究成果有助於提高雲計算平台能耗有效性，具有重要的理論意義和實際套用價值。
本書的讀者對象是雲計算中心的信息主管、雲計算平台的系統設計開發人員，以及對雲計算平台有所了解或感興趣的廣大科技工作者和研究人員。本書也可以作為高等院校研究生與本科生雲計算相關課程的參考教材。
圖書目錄
第1章緒論1
1.1研究意義1
1.2研究動機3
1.3研究內容5
1.4本書貢獻11第2章相關研究與現狀16
2.1綠色雲計算中心的相關技術手段16
2.1.1低功耗處理器17
2.1.2伺服器虛擬化19
2.1.3刀片伺服器21
2.1.4高效率電源23
2.1.5部件級節能技術25
2.2相關模型的研究綜述26
2.2.1負載模型28
2.2.2性能模型32
2.2.3最佳化模型33
2.2.4模型總結34
2.3雲計算能耗的相關研究綜述35
2.3.1傳統的能耗管理36
2.3.2虛擬化雲計算平台的能耗管理38
2.3.3兼顧性能與能耗的能耗感知管理39/雲計算環境下能耗感知模型與方法進展研究/2.4本章小結41第3章能耗感知的雲計算平台框架42
3.1能耗感知的雲計算平台管理框架EADC42
3.1.1EADC框架的生命周期管理44
3.1.2基於自主計算思想的MAPE架構45
3.1.3平台與套用兩級的互動式能耗模型47
3.1.4平台與套用兩級的系統效用公式49
3.2大數據集成套用平台51
3.2.1平台的系統層次劃分52
3.2.2滿足不同數據處理要求的計算框架53
3.2.3存儲雲平台的分散式服務框架55
3.2.4高速搜尋服務框架56
3.2.5分散式作業調度框架59
3.3本章小結60第4章大範圍變動和時間長相關性負載的性能分析61
4.1大範圍變動下的負載與性能模型62
4.1.1問題定義62
4.1.2性能分析模型64
4.1.3模型的線上參數化68
4.1.4模型驗證與評測71
4.2時間長相關負載下的性能模型78
4.2.1問題定義78
4.2.2Markovian Arrival Processes(MAP)84
4.2.3JAMC MAP擬合方法89
4.2.4模型驗證與評測94
4.3本章小結106第5章服務集群的能耗感知方案決策108
5.1重載服務的準入控制規則108
5.1.1自相關性準入控制策略109
5.1.2控制規則有效性的測試109
5.2輕載服務的能耗感知決策118
5.2.1節點切換時機的方案選擇118
5.2.2節點切換序列的方案選擇121
5.2.3實驗評估122
5.3本章小結126第6章慮及能耗的雲平台全局資源最佳化布局128
6.1全局資源調度的相關算法研究129
6.2全局資源布局決策器DCMS130
6.2.1DCMS的資源量化邏輯130
6.2.2DCMS的資源布局算法的選擇132
6.2.3布局重配置開銷的考量133
6.2.4資源布局遺傳算法的步驟135
6.3實驗評價136
6.3.1DCMS的算法有效性測試137
6.3.2DCMS慮及遷移開銷的效果測試141
6.3.3DCMS的規模測試144
6.4本章小結145第7章總結與展望146
7.1本書工作總結146
7.2下一步工作建議147參考文獻149
