面向云計(jì)算平臺(tái)的系統(tǒng)使用率的能耗模型分析

王文娟

摘 要：為了對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)的能耗進(jìn)行優(yōu)化，文章提出了一種基于系統(tǒng)使用率的云計(jì)算平臺(tái)能耗模型，并對(duì)其具體構(gòu)建與設(shè)計(jì)進(jìn)行了分析，測(cè)試結(jié)果表明該能耗模型可以有效降低系統(tǒng)能耗。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；系統(tǒng)使用率；能耗模型

如何提高云計(jì)算系統(tǒng)的能耗測(cè)量和管理水平，是當(dāng)前的云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，基于系統(tǒng)使用率的云計(jì)算平臺(tái)能耗模型具有較好的優(yōu)化節(jié)能效果，值得推廣和應(yīng)用。

1 云計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)能耗模型介紹

為了保證云計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)能耗模型科學(xué)性及合理性，在構(gòu)建模型時(shí)需要遵循相應(yīng)的原則。首先，應(yīng)該保證能耗模型測(cè)量數(shù)據(jù)的全面性和完整性，覆蓋到整個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)。其次，設(shè)計(jì)合理的能耗優(yōu)化算法，確保能耗模型測(cè)量的精準(zhǔn)性。同時(shí)，能耗模型要能夠適用于不同類型的云計(jì)算系統(tǒng)中，并且可以根據(jù)當(dāng)前采集到的數(shù)據(jù)對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)的能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)。最后，能耗模型中的數(shù)學(xué)模型要具備較強(qiáng)的靈活性，可以隨云計(jì)算系統(tǒng)的變化做出相應(yīng)的調(diào)整，并且要盡量簡單化，方面進(jìn)行計(jì)算[1]。

2 基于系統(tǒng)使用率的云計(jì)算平臺(tái)能耗模型

2.1 系統(tǒng)CPU使用率能耗模型

CPU使用率在云計(jì)算系統(tǒng)能耗中占有很大比例，加強(qiáng)對(duì)CPU使用率的控制，是降低云計(jì)算系統(tǒng)能耗的一種有效手段。如果用線性關(guān)系式表示云計(jì)算系統(tǒng)CPU使用率能耗模型，則存在公式P=M+i*Ncpu，其中M和I分別表示云計(jì)算系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)能耗數(shù)據(jù)以及CPU使用率能耗數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)值。但是隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展以及相關(guān)研究的不斷深入，發(fā)現(xiàn)CPU使用率能耗與系統(tǒng)能耗之間的關(guān)系，已經(jīng)不能用線性關(guān)系式來表示，所以對(duì)原有能耗模型公式進(jìn)行了改進(jìn)，將其調(diào)整為非線性關(guān)系，即P=M+i*NCPU+j*NCPU，其中j和N分別是不同的影響因子。

2.2 系統(tǒng)內(nèi)存使用率能耗模型

內(nèi)存使用率也是影響云計(jì)算系統(tǒng)能耗的主要因素之一，主要體現(xiàn)在系統(tǒng)硬件能耗方面，因內(nèi)存使用率所造成了能耗最高可以占到系統(tǒng)總能耗的70%左右。內(nèi)存本身的能耗較低，但是由于CPU處理器的運(yùn)行方式為多核技術(shù)，需要耗費(fèi)更多的內(nèi)存才能保證虛擬機(jī)的正常運(yùn)行，所以，便會(huì)造成內(nèi)存使用率能耗的增加[2]。因?yàn)閮?nèi)存使用率與CPU處理器有關(guān)，所以兩者之間的能耗呈正比關(guān)系，即內(nèi)存使用率能耗會(huì)隨著CPU使用率能耗的升高而變大，如果用數(shù)學(xué)模型來表示兩者之間的關(guān)系，則存在公式P=M+i*NCPU+j*NMEMORY。

2.3 系統(tǒng)存儲(chǔ)使用率能耗模型

在特定情況下，由存儲(chǔ)使用率所造成的能耗最高可以達(dá)到系統(tǒng)總能耗的65%。在一個(gè)云計(jì)算系統(tǒng)中往往會(huì)存在多個(gè)存儲(chǔ)磁陣，并且每個(gè)存儲(chǔ)磁陣都可以隨系統(tǒng)升級(jí)而進(jìn)行擴(kuò)展，雖然可以提高云計(jì)算系統(tǒng)的并行能力、增加數(shù)據(jù)吞吐量，但是系統(tǒng)的存儲(chǔ)使用率耗能也會(huì)隨之升高。并且，多個(gè)存儲(chǔ)磁陣的運(yùn)行方式為同軸共轉(zhuǎn)，再加上云計(jì)算系統(tǒng)自身的安全保護(hù)技術(shù)，都會(huì)使存儲(chǔ)使用率能耗增加。當(dāng)前，一般使用不同調(diào)節(jié)功能的磁盤降低系統(tǒng)存儲(chǔ)使用率能耗，閃存技術(shù)也是一種比較常用的存儲(chǔ)節(jié)能方式。在構(gòu)建存儲(chǔ)使用能耗模型的時(shí)候，如果將存儲(chǔ)磁陣作為主要影響因素，則存儲(chǔ)使用率與云計(jì)算系統(tǒng)的能耗存在線性關(guān)系式為P=M+i*NCPU+j*NDISK。

在得到云計(jì)算系統(tǒng)的CPU、內(nèi)存及存儲(chǔ)使用率能耗的非線性關(guān)系之后，便可以對(duì)能耗變量與資源使用率進(jìn)行回歸分析，最終得到的非線性目標(biāo)函數(shù)為f（x）=W·？準(zhǔn)（x）+b，其中x表示資源使用率。如果通過該函數(shù)將一組試驗(yàn)數(shù)據(jù)映射到高維線性特征空間，并在數(shù)學(xué)關(guān)系式中引入彈性因子，則可以得到云計(jì)算系統(tǒng)的最優(yōu)化能耗模型為：

3 基于系統(tǒng)使用率的云計(jì)算平臺(tái)能耗模型設(shè)計(jì)及測(cè)試

在得到云計(jì)算系統(tǒng)使用率與能耗之間的非線性模型之后，便需要設(shè)計(jì)科學(xué)的模型構(gòu)建方法，然后對(duì)能耗模型進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證能耗模型是否可以實(shí)現(xiàn)減耗節(jié)能效果。

3.1 基于系統(tǒng)使用率的云計(jì)算平臺(tái)能耗模型設(shè)計(jì)

在對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)能耗模型進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候，以Linux內(nèi)核處理器為例，因?yàn)镃PU處理器的使用率與內(nèi)核中的全局變量jiffies有關(guān)，jiffies所表示的時(shí)鐘節(jié)拍數(shù)便是CPU的具體使用率，所以可以通過采樣法，利用變量jiffies得到CPU在某一段時(shí)間內(nèi)的使用率。在得到CPU使用率之后，可以利用process/information文件中的數(shù)據(jù)及參數(shù)，對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)的內(nèi)存使用率及存儲(chǔ)使用率進(jìn)行計(jì)算，完成能耗模型數(shù)據(jù)采集。然后對(duì)采集到的范圍從0-1的400多組數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，包括Lasso回歸分析、變量多元指數(shù)Lasso回歸分析以及支持向量機(jī)回歸分析，將主要影響因子代入到回歸方程中，可以得到最終的云計(jì)算系統(tǒng)能耗公式為

3.2 基于系統(tǒng)使用率的云計(jì)算平臺(tái)能耗模型測(cè)試

在對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)能耗模型進(jìn)行測(cè)試的時(shí)候，使用的主控芯片為64位四核處理器Athlon，其中處理器的內(nèi)置芯片有六組，包括兩組64×2的內(nèi)置芯片以及四組64×4的內(nèi)置芯片，處理器的主內(nèi)存為48G，操作系統(tǒng)版本為2.6.36-260ELsmp，編譯環(huán)境為gcc-4.4.6。

在對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)能耗模型的精準(zhǔn)性進(jìn)行判斷的時(shí)候，所使用的指標(biāo)為相對(duì)誤差率Q誤差，可以用公式Q誤差=表示，其中Q估計(jì)和Q電表分別代表能耗模型預(yù)測(cè)值和電表實(shí)際測(cè)量值，在得到能耗相對(duì)誤差之后，便可以根據(jù)數(shù)值的大小判斷能耗模型的精準(zhǔn)度，能耗誤差值越小，能耗模型的預(yù)測(cè)值與接近實(shí)際測(cè)量值，表明能耗模型的精準(zhǔn)度越高。

對(duì)400多組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行線性回歸分析和非線性回歸分析，發(fā)現(xiàn)線性模型的能耗誤差達(dá)到了30%左右，與三種非線性模型的能耗誤差相比誤差值比較大。Lasso回歸模型和變量多元指數(shù)Lasso回歸模型的能耗誤差在±10%范圍內(nèi)波動(dòng)，并且CPU和內(nèi)存使用率的指數(shù)函數(shù)ex不會(huì)對(duì)計(jì)算結(jié)果造成影響。支持向量機(jī)回歸模型的能耗誤差為±6%，在所有的能耗模型中，誤差值是最小的，表明該能耗模型具有較高的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，如果僅考慮系統(tǒng)使用率，在進(jìn)行能耗預(yù)測(cè)時(shí)可以達(dá)到94%的精準(zhǔn)度。

4 結(jié)束語

能耗模型是優(yōu)化云計(jì)算系統(tǒng)能耗的主要手段，同時(shí)也是判斷云計(jì)算資源調(diào)度是否科學(xué)的重要方式，在保證云計(jì)算系統(tǒng)高效低耗運(yùn)行時(shí)起到了關(guān)鍵作用。通過對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)的CPU、內(nèi)存以及存儲(chǔ)使用率進(jìn)行分析，構(gòu)建相應(yīng)的能耗模型，經(jīng)過科學(xué)設(shè)計(jì)及非線性回歸計(jì)算之后，可以發(fā)現(xiàn)面向云計(jì)算平臺(tái)的系統(tǒng)使用率的能耗模型具有較高的精準(zhǔn)度，能夠有效降低云計(jì)算系統(tǒng)能耗。

參考文獻(xiàn)

[1]羅亮，吳文峻，張飛.面向云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的能耗建模方法[J].軟件學(xué)報(bào)，2014（7）：1371-1387.

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[3]趙洲.面向云計(jì)算服務(wù)的能耗采集與預(yù)測(cè)方法[D].華東師范大學(xué)，2016.