基于可靠性、性能与能耗的云数据中心三维SLA建模与面向多目标优化的资源调度算法研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61602094
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0207.计算机网络
- 结题年份:2019
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:余盛季; 邱曦伟; 封宁; 唐晓川; 许瀚; 李元勤;
- 关键词:
项目摘要
The scale and computing capability of cloud computing promote the rapid development of large-scale cloud data centers. Meanwhile, cloud data centers lead to important issues in reliability, performance and energy management as each data center consumes significant resources for its operations. The increasing energy consumption of cloud data centers has become a key constrain for the development cloud computing and IT industry, meanwhile attracting much attention in recent years. In China, most data centers use conventional energy supply, carbon dioxide and dust emissions from electricity generation is huge, it has a direct impact on the environment. Therefore, in-depth study of reliability, performance and energy-saving methods of cloud data centers is important. To address these problems, this project will propose the regularity of reliability, performance and energy consumption of cloud data centers, and present accurate SLA model to verify its performance, and introduce resource scheduling algorithms to improve the energy efficiency without degrading the QoS of the cloud data center. Results of this project will provide advanced solutions for advanced SLA guarantees of cloud data centers.
云计算对计算能力的需求,促进了大规模云数据中心的飞速发展。与此同时,云计算数据中心面临着可靠性、性能和能耗的巨大挑战。由于云计算的弹性服务和可扩展性等特性,云数据中心的硬件规模近年来极度膨胀,这使得过去分散的这三类问题变成了集中的问题,它成为制约云计算发展的关键性问题和研究热点。在我国,由数据中心低效率、高耗能造成的二氧化碳和粉尘排放量也非常巨大,直接影响了环境。因此深入研究云数据中心的能效具有重要意义。本项目拟把云计算数据中心可靠性、性能和低能耗关键技术作为研究重点。首先通过数学建模对大规模云计算数据中心的三类变量进行估算;然后通过数学模型设计优化算法均衡高效和节能的制约关系;并通过资源时分空分复用等技术实现弹性计算和虚拟资源的高效调用,全方面降低云计算数据中心的能耗;最终通过合理的阶段性应用验证方案将研究成果付诸于模拟和真实环境中,为云数据中心的高效节能运行提供先进的方案。
结项摘要
云计算用户于对计算能力的需求,促进了大规模云数据中心的飞速发展。同时,云计算数据中心面临着可靠性、性能和能耗的巨大挑战。.本项目把云计算数据中心可靠性、性能和低能耗关键技术作为研究重点。首先通过数学建模对大规模云计算数据中心的三类变量进行估算;然后通过数学模型设计优化算法均衡高效和节能的制约关系;并通过资源时分空分复用等技术实现弹性计算和虚拟资源的高效调用,全方面降低云计算数据中心的能耗;最终通过合理的阶段性应用验证方案将研究成果付诸于模拟和真实环境中,为云数据中心的高效节能运行提供先进的方案。.本项目按研究计划进行并完成,最终建立了一个完整的基于可靠性、性能和低能耗的云平台架构建模理论,开发出基于多目标决策和优化的原型系统,并在现有云平台基础上部署和实施。对现有云平台中资源分配、任务调度等方面存在的问题进行改善,完善和提高了云平台的可靠性和经济性。同时,本项目推动了面向能耗优化的云数据中心资源调度算法在理论、算法和应用等相关方面的研究,在理论研究方面达到了国际先进水平,在应用上切实提高云数据中心的PUE值,为节约型社会做出贡献。.通过本项目的研究,项目组在国际高水平刊物、国际一流会议上已发表10篇论文,包括可靠性领域内的顶级期刊,中科院一区期刊Reliability Engineering and System Safty(RESS)上发表论文3篇论文,中科院二区期刊IEEE Transactions on Reliability(TR)上发表论文1篇。本项目的成果,赋予云计算平台优化可靠性、性能和能耗的能力,相关技术已经应用到“十三五”装备预研的两个平台上,取得了良好的效果。
项目成果
期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Improving Failure Tolerance in Large-Scale Cloud Computing Systems
提高大规模云计算系统的容错能力
- DOI:10.1109/tr.2019.2901194
- 发表时间:2019-06-01
- 期刊:IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY
- 影响因子:5.9
- 作者:Luo, Liang;Meng, Sa;Dai, Yuanshun
- 通讯作者:Dai, Yuanshun
Joint optimal checkpointing and rejuvenation policy for real-time computing tasks
实时计算任务的联合最优检查点和更新策略
- DOI:10.1016/j.ress.2018.10.006
- 发表时间:2019-02
- 期刊:Reliability Engineering & System Safety
- 影响因子:8.1
- 作者:Gregory Levitin;Liudong Xing;Liang Luo
- 通讯作者:Liang Luo
Reliability Evaluation of a Parallel Job with Real-Time Redundant Computing
实时冗余计算并行作业的可靠性评估
- DOI:10.23940/ijpe.18.07.p12.14871492
- 发表时间:2018-07
- 期刊:International Journal of Performability Engineering
- 影响因子:--
- 作者:Qiu Xiwei;Luo Liang;Meng Sa;Xu Han
- 通讯作者:Xu Han
Modeling approach combining performance and reliability for mobile cloud system
移动云系统性能与可靠性相结合的建模方法
- DOI:10.23940/ijpe.18.08.p26.18771886
- 发表时间:2018
- 期刊:International Journal of Performability Engineering
- 影响因子:--
- 作者:Xu Han;Wang Haiqing;Luo Liang;Qiu Xiwei;Meng Sa;Guo Xun
- 通讯作者:Guo Xun
Influence of failure propagation on mission abort policy in heterogeneous warm standby systems
异构热备系统中故障传播对任务中止策略的影响
- DOI:10.1016/j.ress.2018.11.006
- 发表时间:2019-03
- 期刊:Reliability Engineering & System Safety
- 影响因子:8.1
- 作者:Gregory Levitin;Liudong Xing;Liang Luo
- 通讯作者:Liang Luo
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- 通讯作者:许进
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- 通讯作者:彭智敏
其他文献
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