異構(gòu)云計算平臺中節(jié)能的任務(wù)調(diào)度策略研究

異構(gòu)云計算平臺中節(jié)能的任務(wù)調(diào)度策略研究

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1、AbstractWiththepopularityandrapiddevelopmentofCloudComputingtechnology,taskscomingtoCloudComputingareinfinitevariety.Inordertomeetkindsofdemandsoftasks,computingnodesintheCloudComputingplatformhavetoremainopentowaitfortasks,whichmakesenergyefficiencyo

2、fclouddatacenterhascharacteristicoflowutilization,highwaste.AsanimportantpartofCloudComputingplatform,taskschedulingistheprocessoftasksdirectlymappedtoresourcesofclouddatacenter,whichdirectlyrespondsenergycostofdatacenterresources.Therefore,energyopti

3、mizationofclouddatacentercanbeimplementedbyreasonabletaskschedulingstrategy.Clouddatacenterisusuallycomposedoflarge-scaleheterogeneouscomputingnodeswhicharelinkedbydifferenttransmissionrates.Fromthedependenceofthedivisionoftasks,thisthesistakesenergy

4、savingindependenttaskschedulingtechnologyandenergy-savingdependenttaskschedulingtechnologyinheterogeneouscloudcomputingplatformasresearchobjectives.Themajorworkinthisthesiscanbeincludedfromthreeaspects:(1)Theexistingsourcesofhigh-energyconsumptionofth

5、eclouddatacenterareanalyzed,theenergyoptimizationmethodsinexistingdatacenters,researchstatusareexpounded,theproblemofindependenttaskschedulingforenergy-savinganddependenttaskschedulingforenergy-savingofheterogeneousCloudComputingplatformareanalyzed.(2

6、)TaskscomingtotheCloudComputingarerandomandcomputingnodesofCloudComputinghavetoremainopentowaitfortasks,whichproducesmuchwastedenergy.Anenergy-savingtaskschedulingalgorithmbasedonvocationqueuingmodelfortheCloudComputingispresented.First,taskscheduling

7、modeloftheheterogeneousCloudComputingisestablishedbyusingexhaustiveservice,vacationqueuingmodelsystem.Andthen,theaverageresponsetimeoftasksandtheaveragepowerofheterogeneouscomputenodesareanalyzedbyusingthebusyperiodandbusyspinundersteadystatecondition

8、sintheCloudComputing.Afterthat,ataskschedulingalgorithmbasedonsimilartasksisproposedtoreduceenergyconsumption.Simulationresultsshowthattheproposedalgorithmcanensurethetaskperformance,andreducetheenergyconsumptionoftheCloudComputingeffectively.

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