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    云環(huán)境下的基于Min-Max的節(jié)能資源調(diào)度算法的研究

    2020-04-19 07:26:08徐京明李成星
    關(guān)鍵詞:物理資源模型

    徐京明 王 珺 李成星

    (南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 江蘇 南京 210003)

    0 引 言

    隨著云計(jì)算數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大,數(shù)據(jù)中心消耗的能量也在不斷增加。近年來(lái),數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的高能耗現(xiàn)象逐漸受到各界的關(guān)注[1]。據(jù)美國(guó)相關(guān)機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)[2]:2012年,全世界IT行業(yè)的能量消耗占總比例的40%,排放的二氧化碳占全球的2%。2014年數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施和能源成本占總成本的75%,而基礎(chǔ)設(shè)施成本僅占其中的25%。預(yù)計(jì)到2020年,云計(jì)算能耗在全世界將接近2萬(wàn)億千瓦時(shí)。因此,迫切需要研究云環(huán)境中的節(jié)能資源調(diào)度算法和策略。

    根據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)的調(diào)查結(jié)果可知,數(shù)據(jù)中心能量消耗過高的原因主要有兩個(gè):一方面是資源調(diào)度算法設(shè)計(jì)不合理造成的[3];另一方面是當(dāng)物理資源處于空閑狀態(tài)時(shí),沒能及時(shí)轉(zhuǎn)換成休眠或者關(guān)機(jī)等狀態(tài)造成的[4]。本文針對(duì)第一個(gè)問題展開研究。

    1 相關(guān)工作

    云計(jì)算的資源調(diào)度有無(wú)限可能的發(fā)展前景,因此,資源調(diào)度算法是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)。資源調(diào)度就是將資源池中的資源根據(jù)算法或者策略的規(guī)則分配給用戶的過程。目前為止,已經(jīng)有很多學(xué)者在這方面提出了很多的算法,比如:文獻(xiàn)[7]中提出了一種優(yōu)化的Min-Min算法,該算法不僅基于Min-Min算法,而且基于三個(gè)約束。三個(gè)約束分別是服務(wù)質(zhì)量、動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)模型和服務(wù)成本,使用Cloudsim軟件來(lái)運(yùn)行模擬實(shí)驗(yàn)。與傳統(tǒng)的Min-Min算法相比,它可以在合理的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行完長(zhǎng)度較大的任務(wù),不僅提高了資源利用率,而且提高了用戶的QoS。文獻(xiàn)[8]中提出了貪心算法[18]的優(yōu)化,該算法在貪心算法基礎(chǔ)上增加了優(yōu)先級(jí)機(jī)制,將云任務(wù)根據(jù)任務(wù)指令條數(shù)(單位為MI)的大小按照遞減的順序排列。資源根據(jù)處理器速度(單位為MIPS)的大小按照遞增的順序排列。該算法以最小任務(wù)完成時(shí)間為調(diào)度目標(biāo),它總是能建立當(dāng)前最佳的任務(wù)到物理資源的映射關(guān)系。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于Max-Min的調(diào)度算法,調(diào)度過程中的任務(wù)狀態(tài)表用于預(yù)測(cè)虛擬資源的實(shí)時(shí)負(fù)載和任務(wù)的預(yù)期完成時(shí)間,該算法實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡但是沒有考慮任務(wù)的完成時(shí)間。文獻(xiàn)[10]提出了Min-Max算法,調(diào)度過程中,首先根據(jù)Max-Min算法和Min-Min算法分別選出長(zhǎng)度最大和最小的任務(wù),根據(jù)計(jì)算得出各自在物理機(jī)執(zhí)行的完成時(shí)間,分別選出最小任務(wù)完成時(shí)間的物理資源,最后將這兩個(gè)任務(wù)分別放在對(duì)應(yīng)的物理機(jī)上執(zhí)行。該算法既提高了系統(tǒng)整體的資源利用率,又實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡。當(dāng)然,還有其他的調(diào)度算法,比如粒子群算法、蟻群算法等,但是這些算法大多都只考慮了性能、可靠性以及安全性等問題,而忽略了能量消耗的問題。

    近年來(lái),越來(lái)越多的人開始關(guān)注能耗問題,研究者也提出了一些關(guān)于節(jié)能的資源調(diào)度的算法。文獻(xiàn)[11]中提出一種面向異構(gòu)機(jī)群的低功耗調(diào)度算法,在經(jīng)典的Min-Min算法的基礎(chǔ)上,將休眠狀態(tài)控制策略應(yīng)用于異構(gòu)集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了性能和能耗的平衡。然而,睡眠喚醒機(jī)制會(huì)增加任務(wù)準(zhǔn)備時(shí)間,減少任務(wù)有效性。文獻(xiàn)[11]中的算法考慮了休眠和空閑狀態(tài)下如何通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)節(jié)能,本文提出的算法考慮了通過調(diào)度算法進(jìn)行能耗優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)工作狀態(tài)下的節(jié)能。當(dāng)然,如何在睡眠和空閑狀態(tài)下節(jié)約能量也是未來(lái)需要考慮的問題。在文獻(xiàn)[6]中,針對(duì)綠色節(jié)能,提出了一種云環(huán)境下的資源調(diào)度算法。該算法利用了遺傳算法找到最優(yōu)調(diào)度策略,建立兩級(jí)調(diào)度模型,采用能耗估算模型,該模型考慮了休眠、空閑以及工作三種物理機(jī)狀態(tài)。相較于GA,該算法減少了任務(wù)完成時(shí)間和能量消耗,但是文中的能耗估算模型忽略了物理機(jī)進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)的能耗損失。本文和文獻(xiàn)[6]采用的都是ECEM能耗估算模型,但本文考慮的是計(jì)算密集型任務(wù)在工作狀態(tài)下的能耗,因此,該模型不考慮狀態(tài)轉(zhuǎn)換期間消耗的能量,對(duì)本文沒有影響。在文獻(xiàn)[12]中,提出了一種基于Min-Min的節(jié)能資源調(diào)度算法,在原有算法的基礎(chǔ)上增加了能量估計(jì)機(jī)制。首先,根據(jù)Min-Min算法找到最小長(zhǎng)度任務(wù)。然后,根據(jù)用戶對(duì)任務(wù)的期望時(shí)間將物理資源分為兩類:滿足時(shí)間期望和不滿足時(shí)間期望。該算法實(shí)現(xiàn)了節(jié)能的目標(biāo)而忽略了負(fù)載均衡問題,還需要進(jìn)一步完善。相比于文獻(xiàn)[12]提出的調(diào)度算法,本文的ESSAMM算法實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡,并且本文采用的是文獻(xiàn)[6]中的ECEM能耗估算模型,而文獻(xiàn)[12]中使用了MSEM能耗估算模型,兩個(gè)模型能耗的計(jì)算方式和物理機(jī)狀態(tài)不同。通過分析,本文將后者作為ESSAMM節(jié)能算法能耗估算模型。最后,本文只考慮計(jì)算密集型任務(wù)在工作狀態(tài)下產(chǎn)生的能耗,而文獻(xiàn)[12]研究了多種任務(wù)在多種狀態(tài)下的不同能耗,內(nèi)容不限于資源調(diào)度。在文獻(xiàn)[13]中,研究了云計(jì)算環(huán)境下的能源效率問題。首先,該文研究了能耗模型,將計(jì)算資源分為CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)四大類,并針對(duì)不同的組件設(shè)計(jì)了不同的調(diào)控策略。在此基礎(chǔ)上,提出了一種動(dòng)態(tài)資源調(diào)度算法,最后的仿真結(jié)果也證明了該算法的有效性。但是該算法由于數(shù)據(jù)收集的不完善,無(wú)法在云環(huán)境下普遍使用,需要進(jìn)一步修改和完善。

    云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度過程需要平衡好性能和能耗這兩個(gè)方面。由表1知,Min-Max算法的任務(wù)完成時(shí)間介于Min-Min算法和Max-Min算法之間,但是其資源利用率最大。因此本文選擇Min-Max算法進(jìn)行改進(jìn)。三個(gè)算法都沒有考慮能量消耗,所以本文在Min-Max算法的基礎(chǔ)上考慮了能量消耗因素,并且將用戶對(duì)于任務(wù)的期望完成時(shí)間也考慮進(jìn)去(時(shí)間QoS),即本文所提出的ESSAMM算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明:ESSAMM算法不僅實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡,而且減少了能量消耗。

    表1 三種算法性能對(duì)比

    2 參考模型

    2.1 云計(jì)算環(huán)境下的兩級(jí)資源調(diào)度模型

    根據(jù)虛擬化技術(shù)在云計(jì)算中的應(yīng)用,將云計(jì)算系統(tǒng)中的所有資源集成到一個(gè)巨大的資源池中[14],將云用戶提交的任務(wù)劃分為幾個(gè)小任務(wù),先實(shí)現(xiàn)資源池中信息的有效輸入和輸出,然后建立任務(wù)與資源之間的有效映射關(guān)系。云中的資源分為兩類:虛擬資源和物理資源。因此,云環(huán)境中的資源調(diào)度可以分為兩個(gè)層次:第一個(gè)層次在虛擬資源層;第二個(gè)層次在物理資源層。具體的調(diào)度模型如圖1所示。

    圖1 云環(huán)境的兩級(jí)資源調(diào)度模型

    第1級(jí)映射關(guān)系可以表示為S1={T,V,f1},其中T={T1,T2,…,Tm}表示有m個(gè)任務(wù)的集合;V={V1,V2,…,Vm}表示與任務(wù)列表一一對(duì)應(yīng)的m個(gè)虛擬機(jī)的集合;f1表示任務(wù)到虛擬機(jī)的映射關(guān)系。第2級(jí)映射關(guān)系可以表示為S2={V,H,f2}。其中H={H1,H2,…,Hn}表示有n個(gè)物理機(jī)的集合。f2表示虛擬機(jī)到物理機(jī)的映射。

    在第一級(jí)映射關(guān)系中,云任務(wù)和虛擬機(jī)是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,根據(jù)任務(wù)的屬性以及要求,在資源池中匹配到相應(yīng)的虛擬資源,建立任務(wù)到虛擬機(jī)的映射關(guān)系。在第二級(jí)映射關(guān)系中,一臺(tái)物理機(jī)可以對(duì)應(yīng)一個(gè)或者多個(gè)虛擬機(jī),根據(jù)上一級(jí)匹配到的虛擬資源的配置信息,以最小能耗和時(shí)間QoS為調(diào)度目標(biāo),選擇最佳的物理資源并建立虛擬機(jī)到物理機(jī)的映射關(guān)系。其中,第二級(jí)映射關(guān)系是本文的研究重點(diǎn)。通過上述云環(huán)境下的兩級(jí)資源調(diào)度模型,本文可以建立從任務(wù)到物理機(jī)的有效映射關(guān)系。相較于采用多任務(wù)和超線程技術(shù),虛擬化的兩級(jí)資源調(diào)度模型的優(yōu)勢(shì)是一個(gè)物理資源可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)虛擬資源,執(zhí)行多個(gè)任務(wù),結(jié)合優(yōu)化的調(diào)度算法可以減少很多相關(guān)開銷、提高數(shù)據(jù)傳輸速率和性能。

    2.2 ECEM能耗估算模型

    本文使用的能耗模型是文獻(xiàn)[6]中提到的ECEM能耗估算模型。ECEM能耗估算模型將總能耗分為休眠能耗、空閑能耗和工作能耗之和[15]。工作能耗分為計(jì)算能耗、存儲(chǔ)能耗以及通信能耗三類。任務(wù)類型分為計(jì)算密集型、能量密集型以及通信密集型三類,其中計(jì)算密集型任務(wù)工作過程中產(chǎn)生的能耗成為計(jì)算能耗,計(jì)算能耗主要和CPU利用率有關(guān)。能量密集型任務(wù)工作過程中產(chǎn)生的能耗成為存儲(chǔ)能耗,存儲(chǔ)能耗主要和磁盤讀寫的字節(jié)數(shù)有關(guān)。通信密集型任務(wù)工作過程中產(chǎn)生的能耗成為通信能耗,通信能耗主要和傳輸?shù)淖止?jié)數(shù)有關(guān)。研究表明,能耗的主要來(lái)源是物理機(jī)的CPU,主要因素是CPU利用率,一般情況下,每個(gè)物理機(jī)的CPU利用率基本不同。所以本文只考慮計(jì)算密集型任務(wù)在工作狀態(tài)下產(chǎn)生的計(jì)算能耗,采用CPU利用率不同的物理機(jī)去執(zhí)行任務(wù)。以下本文所說的能耗都指的是計(jì)算能耗。設(shè)在物理機(jī)Hj上執(zhí)行任務(wù)Ti產(chǎn)生的執(zhí)行時(shí)間用RTij表示;在物理主機(jī)Hj上執(zhí)行任務(wù)Ti產(chǎn)生的能耗用CECij表示:

    (1)

    (2)

    式中:CECij表示計(jì)算能耗,RTij表示任務(wù)Ti在物理機(jī)Hj上的執(zhí)行時(shí)間(單位為s),CIi(單位為MI)表示任務(wù)指令條數(shù),CSj表示物理機(jī)的處理器速度(單位為MIPS),PCj表示在物理機(jī)Hj上執(zhí)行任務(wù)的計(jì)算功耗(單位為W)。

    2.3 算法變量以及時(shí)間QoS的說明

    1) 在說明ESSAMM算法之前,有如下定義:

    任務(wù)集合表示為T={T1,T2,…,Tm},虛擬機(jī)集合表示為V={V1,V2,…,Vm},物理機(jī)集合表示為H={H1,H2,…,Hn}。長(zhǎng)度最大的任務(wù)Tp和長(zhǎng)度最小的任務(wù)Tq。

    (1)RTij表示任務(wù)Ti在物理資源Hj上的執(zhí)行時(shí)間。

    (2)WTij表示任務(wù)Ti在被調(diào)度之前的等待時(shí)間。

    (3)CTij表示任務(wù)Ti在物理資源Hj上的完成時(shí)間,且滿足CTij=RTij+WTij。

    (4)TQoS(i)表示任務(wù)Ti的時(shí)間服務(wù)質(zhì)量即時(shí)間QoS。

    (5)Eij表示任務(wù)Ti在物理資源Hj上的消耗的能量值。

    (6) 矩陣ECT表示任務(wù)完成時(shí)間矩陣,矩陣中的元素為CTij。

    (7) 矩陣ECE表示能量消耗矩陣,矩陣中的元素為Eij。

    2) 因每個(gè)任務(wù)在物理機(jī)上的完成時(shí)間是已知的,當(dāng)用戶輸入時(shí)間QoS時(shí),系統(tǒng)會(huì)提示用戶當(dāng)前任務(wù)在各物理機(jī)上執(zhí)行的最小和最大的完成時(shí)間,且限定輸入的時(shí)間QoS范圍必須在最小和最大的完成時(shí)間之間。本文的時(shí)間QoS也指用戶期望任務(wù)的完成時(shí)間。

    3 ESSAMM節(jié)能調(diào)度算法

    3.1 算法描述

    針對(duì)ECEM能耗模型中的第二級(jí)調(diào)度,ESSAMM算法以系統(tǒng)總能耗最小為優(yōu)化目標(biāo),以滿足任務(wù)的時(shí)間QoS為約束條件。ESSAMM算法在Min-Max調(diào)度算法基礎(chǔ)上考慮了時(shí)間QoS和能耗,節(jié)省了大量能耗,提高了用戶滿意度,使得整個(gè)系統(tǒng)處于負(fù)載均衡的狀態(tài)。ESSAMM算法總共分為三個(gè)階段:第一個(gè)階段是計(jì)算任務(wù)完成時(shí)間;第二個(gè)階段是根據(jù)用戶設(shè)定的時(shí)間QoS,將滿足時(shí)間需求的物理資源選擇出來(lái);第三個(gè)階段是根據(jù)能耗實(shí)現(xiàn)資源調(diào)度。

    1) 第一階段:計(jì)算任務(wù)完成時(shí)間。

    (1) 計(jì)算出任務(wù)集合T在物理機(jī)集合H上的完成時(shí)間。

    (2) 根據(jù)(1)中的任務(wù)完成時(shí)間,選擇物理機(jī)上最大完成時(shí)間對(duì)應(yīng)的任務(wù)和最小的完成時(shí)間對(duì)應(yīng)的任務(wù)來(lái)組成任務(wù)對(duì)(同一個(gè)物理機(jī)上的任務(wù)完成時(shí)間越長(zhǎng),任務(wù)的長(zhǎng)度就越大,可以根據(jù)完成時(shí)間來(lái)判斷任務(wù)長(zhǎng)度),即當(dāng)前任務(wù)集合中長(zhǎng)度最大的任務(wù)Tp和長(zhǎng)度最小的任務(wù)Tq,并確定兩個(gè)任務(wù)在各物理資源Hp和Hq上的完成時(shí)間。

    2) 第二階段:根據(jù)用戶設(shè)定的時(shí)間QoS,篩選出滿足用戶時(shí)間需求的物理資源。

    在滿足用戶設(shè)定的時(shí)間QoS前提下,將任務(wù)Tp分別在n個(gè)物理機(jī)上執(zhí)行的完成時(shí)間(CTP1,CTP2,…,CTpn)和設(shè)定的TQoS(p)進(jìn)行比較,如果CTp>TQoS(p),則將該資源標(biāo)為無(wú)效且刪除,若反之,則留下并等待第三階段的調(diào)度選擇。對(duì)于任務(wù)Tq同理之。

    3) 第三階段:根據(jù)能耗實(shí)現(xiàn)資源調(diào)度。

    (1) 采用式(2)計(jì)算Tp和Tq在各物理資源Hj執(zhí)行產(chǎn)生的能耗值。

    (2) 比較任務(wù)Tp在各物理資源上的能耗值,取最小能耗值對(duì)應(yīng)的物理資源Hp,將Tp放在Hp上執(zhí)行,建立任務(wù)Tp到物理機(jī)Hp的最佳映射關(guān)系;對(duì)任務(wù)Tq,將Tq放在能耗值最小的物理資源Hq上執(zhí)行,建立任務(wù)Tq到物理機(jī)Hq的最佳映射關(guān)系。

    3.2 算法流程

    步驟1初始化。初始化任務(wù)的等待時(shí)間WTij= 0,執(zhí)行時(shí)間RTij=0,完成時(shí)間CTij=0,能耗值Eij=0,設(shè)定TQoS(i)。

    步驟2建立完成時(shí)間矩陣ECT。計(jì)算每個(gè)任務(wù)Ti在不同物理機(jī)Hj上的完成時(shí)間CTij,確定一個(gè)M行N列的完成時(shí)間矩陣ECT,CTij為ECT矩陣中的元素。

    步驟3確定當(dāng)前任務(wù)列表中長(zhǎng)度最大和長(zhǎng)度最小的任務(wù)。根據(jù)ECT矩陣,找出每個(gè)任務(wù)的最小完成時(shí)間,并且比較出每個(gè)任務(wù)的最小完成時(shí)間,找出最大值和最小值即為長(zhǎng)度最大的任務(wù)Tp和長(zhǎng)度最小的任務(wù)Tq。

    步驟4確定滿足時(shí)間QoS的物理資源。將任務(wù)Tp對(duì)應(yīng)的每個(gè)物理資源的完成時(shí)間和步驟1中設(shè)定的TQoS(p)作比較,若大于TQoS(p)則將該物理資源標(biāo)為無(wú)效;對(duì)于任務(wù)Tq同理之。

    步驟5建立能量消耗矩陣ECE。采用式(2)分別計(jì)算出任務(wù)Tp和Tq在各物理資源上的能量消耗值,能耗值表示為Eij,確定一個(gè)M行N列的能量消耗矩陣ECE。

    步驟6建立最佳映射關(guān)系。對(duì)于任務(wù)Tp,比較步驟5中的能耗值,選擇最小值Ep對(duì)應(yīng)的物理資源Hp,將任務(wù)Tp放在Hp上執(zhí)行,建立最佳映射關(guān)系;對(duì)于任務(wù)Tq,比較步驟5中的能耗值,選擇最小值Eq對(duì)應(yīng)的物理資源Hq,將任務(wù)Tq放在Hq上執(zhí)行,建立最佳映射關(guān)系。

    步驟7將已經(jīng)執(zhí)行的任務(wù)Tp和Tq從云任務(wù)列表T中刪除,然后更新任務(wù)列表T,更新完成時(shí)間矩陣ECT和能量消耗矩陣ECE。重復(fù)上述步驟3,直到任務(wù)列表為空,退出循環(huán)。

    由2.2節(jié)中ECEM能量估算模型式(1)、式(2)可知,物理機(jī)的計(jì)算能耗與任務(wù)完成時(shí)間和物理機(jī)的功耗有關(guān),而物理機(jī)的計(jì)算功耗與其CPU的利用率有關(guān),因此,在CPU利用率不同的物理機(jī)上執(zhí)行相同任務(wù)產(chǎn)生的能耗是不同的。ESSAMM算法以最小能耗為調(diào)度目標(biāo),通過選擇最小能耗對(duì)應(yīng)的物理機(jī)執(zhí)行該任務(wù),以此來(lái)節(jié)省系統(tǒng)總能量消耗,而Min-Max算法并未考慮能耗因素,造成能源的浪費(fèi)。此外,ESSAMM算法在Min-Max算法的基礎(chǔ)上提高了資源利用率,由于Min-Max算法在調(diào)度過程中并未根據(jù)任務(wù)的屬性和用戶的需求考慮了每一個(gè)物理資源的分配,導(dǎo)致資源利用率較低。另一方面,由于ESSAMM算法的復(fù)雜度比Min-Max算法的復(fù)雜度更高,所以,在調(diào)度過程中ESSAMM算法的任務(wù)總完成時(shí)間略長(zhǎng)一些。相比于Min-Max算法,本文提出的ESSAMM算法實(shí)現(xiàn)降低系統(tǒng)總能耗、提高系統(tǒng)整體資源利用率及用戶滿意度等調(diào)度目標(biāo)。

    4 仿真與結(jié)果分析

    仿真實(shí)驗(yàn)從任務(wù)總完成時(shí)間、系統(tǒng)資整體源利用率以及系統(tǒng)總能耗幾個(gè)方面,分別對(duì)ESSAMM算法、Min-Max算法以及Min-Min算法進(jìn)行比較。其中,任務(wù)總完成時(shí)間代表了資源調(diào)度算法的執(zhí)行效率,系統(tǒng)的整體資源利用率代表了算法的負(fù)載均衡性能,系統(tǒng)總能耗代表了算法的節(jié)能效果。任務(wù)數(shù)量從1到1 000,物理機(jī)數(shù)量從1到100。

    4.1 主要參數(shù)設(shè)置

    實(shí)驗(yàn)環(huán)境:CPU 主頻 2.40 GHz,硬盤:150 GB,內(nèi)存:4 GB,操作系統(tǒng):Windows10 64位。

    開發(fā)環(huán)境:開發(fā)平臺(tái)為Eclipse,開發(fā)語(yǔ)言為Java,仿真環(huán)境為Cloudsim3.0.3。

    實(shí)驗(yàn)的參數(shù)配置如表2所示,虛擬機(jī)的配置與云任務(wù)的一致。

    表2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置

    4.2 仿真結(jié)果對(duì)比分析

    (1) 物理機(jī)的數(shù)量為100,任務(wù)數(shù)量從100遞增到1 000。

    首先,本文仿真了當(dāng)任務(wù)數(shù)從100到1 000遞增時(shí),ESSAMM算法、Min-Max算法以及Min-Min算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間,結(jié)果如圖2所示。

    圖2 三種算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間

    如圖2所示,當(dāng)任務(wù)數(shù)量從100到1 000遞增時(shí),三種算法的任務(wù)總完成時(shí)間均在增加,其中Min-Min算法的任務(wù)總完成時(shí)間最小,Min-Max算法的任務(wù)總完成時(shí)間介于其他兩個(gè)算法之間。原因如下:ESSAMM算法在調(diào)度過程中既考慮了任務(wù)總完成時(shí)間,又考慮了時(shí)間QoS和能量消耗兩個(gè)因素,相較于另外兩個(gè)算法,調(diào)度過程更加復(fù)雜一些,從而使得該算法的任務(wù)總完成時(shí)間略長(zhǎng)一些。而Min-Min算法以最小完成時(shí)間為調(diào)度目標(biāo),它總是優(yōu)先調(diào)度長(zhǎng)度較小的任務(wù),使得大任務(wù)的等待時(shí)間變少,從而使得總完成時(shí)間減少。Min-Max算法既調(diào)度大任務(wù)又調(diào)度小任務(wù),以負(fù)載均衡和總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間作為調(diào)度目標(biāo),所以完成時(shí)間介于其他兩個(gè)算法之間。

    當(dāng)任務(wù)數(shù)從100到1 000遞增時(shí),將ESSAMM算法、Min-Max算法以及Min-Min算法的整體資源利用率進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 三種算法的整體資源利用率

    如圖3所示,當(dāng)任務(wù)數(shù)量從100到1 000遞增時(shí),三個(gè)算法的整體資源利用率均在增加,Min-Min算法的整體資源利用率一直處于最低狀態(tài),ESSAMM算法的整體資源利用率最高且均在90%左右,Min-Min算法的資源利用率略低于ESSAMM算法,但也保持在85%以上。原因如下:Min-Min算法總是優(yōu)先將小任務(wù)放在CPU處理速度快的物理機(jī)上執(zhí)行,導(dǎo)致處理速度慢的物理資源處于空閑狀態(tài),不能很好地利用所有資源,所以它的資源利用率較低。而Min-Max算法和ESSAMM算法在調(diào)度過程中都考慮了負(fù)載均衡的因素,此外,ESSAMM算法在調(diào)度過程中又以能耗因素將任務(wù)調(diào)度到不同物理機(jī)上執(zhí)行,而不僅僅是以CPU處理速度的快慢作為標(biāo)準(zhǔn)。所以,ESSAMM算法的整體資源利用率最高,其次是Min-Max算法,最低是Min-Min算法。

    當(dāng)任務(wù)數(shù)從100到1 000遞增時(shí),將ESSAMM算法、Min-Max算法以及Min-Min算法的總能量消耗進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖4所示。

    圖4 三種算法的總能量消耗

    如圖4所示,當(dāng)任務(wù)數(shù)量從100到1 000遞增時(shí),三種算法的總能量消耗值也逐漸上升,但是ESSAMM算法的總能量消耗一直處于最低值,且增長(zhǎng)趨勢(shì)較為平緩;Min-Max算法的總能量消耗最高,Min-Min算法的總能量消耗值處于兩者之間。原因如下:Min-Min算法以任務(wù)完成時(shí)間作為調(diào)度目標(biāo),Min-Max算法以任務(wù)完成時(shí)間和負(fù)載均衡作為目標(biāo)進(jìn)行調(diào)度,這兩個(gè)算法在資源調(diào)度過程中都沒有考慮能量消耗的因素,而ESSAMM算法在Min-Max算法的基礎(chǔ)上考慮了能耗因素,在滿足時(shí)間QoS的前提下,取能耗最小值對(duì)應(yīng)的物理資源執(zhí)行該任務(wù),即以能耗最低為目標(biāo)進(jìn)行資源調(diào)度。所以ESSAMM算法的總能耗值最低,其次是Min-Min算法,Min-Max算法的總能耗值最高。

    (2) 任務(wù)數(shù)量為1 000,物理機(jī)數(shù)量從10遞增到100。

    當(dāng)物理機(jī)的數(shù)量從10遞增到100時(shí),將ESSAMM算法、Min-Max算法以及Min-Min算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖5所示。

    圖5 三種算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間

    如圖5所示,隨著物理機(jī)數(shù)量的增加,三個(gè)算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間均在不斷減小,且下降趨勢(shì)較為平緩,其中Min-Min算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間最小,Min-Max算法的總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間介于ESSAMM算法和Min-Min算法之間。原因如下:Min-Min算法是以最小任務(wù)完成時(shí)間為目標(biāo),調(diào)度過程較簡(jiǎn)單;Min-Max算法是以負(fù)載均衡為目標(biāo),調(diào)度過程中將當(dāng)前任務(wù)中長(zhǎng)度最大和最小的任務(wù)“捆綁”執(zhí)行,且將任務(wù)的等待時(shí)間考慮進(jìn)去,充分利用各物理資源,達(dá)到優(yōu)化的目標(biāo);而ESSAMM算法既考慮了負(fù)載均衡的因素,又考慮了能量消耗的因素,相較于前面兩個(gè)算法,考慮的更加全面一些,所以任務(wù)的完成時(shí)間略長(zhǎng)一點(diǎn)。

    當(dāng)物理機(jī)的數(shù)量從10遞增到100時(shí),將ESSAMM算法、Min-Max算法以及Min-Min算法的整體資源利用率進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖6所示。

    圖6 三種算法的整體資源利用率

    如圖6所示,隨著物理機(jī)數(shù)量的增加,三個(gè)算法的整體資源利用率均在逐漸增加,其中ESSAMM算法的整體資源利用率最高,Min-Max算法的整體資源利用率略低于ESSAMM算法,而Min-Min算法的整體資源利用率最低。原因如下:ESSAMM算法和Min-Max算法在調(diào)度過程中均考慮了負(fù)載均衡的因素,而Min-Min算法只以最小任務(wù)完成時(shí)間為調(diào)度目標(biāo)。

    5 結(jié) 語(yǔ)

    本文以節(jié)省能量消耗為調(diào)度目標(biāo),提出了一種新的節(jié)能調(diào)度算法(ESSAMM)。面向云環(huán)境,本文建立了兩級(jí)的資源調(diào)度模型,利用時(shí)間QoS對(duì)每個(gè)任務(wù)的物理資源進(jìn)行篩選,將符合時(shí)間QoS的物理資源保留,然后根據(jù)ECEM能耗估算模型計(jì)算出任務(wù)在物理機(jī)上的執(zhí)行能耗,比較出最小值,最后建立了最佳映射關(guān)系。仿真結(jié)果表明, ESSAMM節(jié)能調(diào)度算法與Min-Max算法和Min-Min算法相比,節(jié)能效果最好;ESSAMM算法和Min-Max算法的任務(wù)總完成時(shí)間基本相同,其中Min-Min算法的任務(wù)總完成時(shí)間最小;ESSAMM算法的整體資源利用率最高,而Min-Min算法的整體資源利用率最低。目前,本文只考慮了計(jì)算密集型任務(wù),并沒有考慮其他類型的任務(wù),所以細(xì)化任務(wù)類型是下一步工作內(nèi)容之一。另外,本文提出的算法只考慮了工作過程中的能耗優(yōu)化,下一步的工作重點(diǎn)是將空閑狀態(tài)以及休眠狀態(tài)下的節(jié)能方案也考慮進(jìn)來(lái),完善整個(gè)節(jié)能系統(tǒng)。

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