基于混合云的數(shù)據(jù)中心成本優(yōu)化研究.pdf

1、伴隨著云計算的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心變得愈加普及。數(shù)據(jù)中心在為大型數(shù)據(jù)處理和服務(wù)計算等應(yīng)用提供大量資源的同時，也帶來了高額的運作成本。因此，最小化數(shù)據(jù)中心的運作成本變得至關(guān)重要。本文通過研究數(shù)據(jù)中心成本優(yōu)化的三個問題來最小化數(shù)據(jù)中心的成本。針對具體的數(shù)據(jù)中心成本優(yōu)化問題，設(shè)計了相應(yīng)的近似算法并從理論上分析了算法的性能。
　　首先，針對數(shù)據(jù)中心用電成本受實時電價變動影響的特點，本文研究了動態(tài)電價下最小化云計算數(shù)據(jù)中心成本的虛擬機整合問題，分

2、別針對離線情景和在線情景設(shè)計近似算法。針對離線情景，設(shè)計近似比為5的近似算法，即算法的解總是在最優(yōu)解的5倍以內(nèi)。對于在線情景，提出競爭比為O(Lmax/Lmin)的算法，使得即使在最差的情況下在線算法的解也不會超出離線最優(yōu)解的倍。這里，Lmax/Lmin表示所有虛擬機中最長處理時間與最短處理時間的比率。仿真實驗的結(jié)果也進一步驗證了算法的平均性能與最優(yōu)解非常接近。
　　然后，針對混合云數(shù)據(jù)中心需要租用公有云來處理額外請求的特點，研究

3、突發(fā)訪問下基于混合云的數(shù)據(jù)中心的任務(wù)調(diào)度問題，降低混合云的成本。本文設(shè)計基于李雅普諾夫優(yōu)化的在線算法以最小化混合云的總成本。同時，從理論上證明在線算法的解可以逼近最優(yōu)解到任意倍數(shù)以內(nèi)。仿真實驗的結(jié)果也進一步驗證本文所設(shè)計的在線算法可以有效地降低在突發(fā)訪問下混合云數(shù)據(jù)中心的成本。
　　最后，注意到突發(fā)訪問中的一些任務(wù)請求需要被丟棄以保證服務(wù)延遲，本文研究丟包情況下基于混合云的數(shù)據(jù)中心成本優(yōu)化調(diào)度問題。設(shè)計基于李雅普諾夫優(yōu)化的在線算法