云计算中基于能耗约束的虚拟机迁移策略研究(3)_毕业论文

毕业论文移动版

毕业论文 > 计算机论文 >

云计算中基于能耗约束的虚拟机迁移策略研究(3)


2.引起云计算能耗的原因
云计算的能耗主要来源于:大型数据中心的电能损耗、为了文护服务器正常运行的冷却系统消耗、大量电能传输到云计算中心的传输损耗等。云计算中消耗能源最多的是数据中心,针对数据中心的一系列节能技术有:更好的冷却技术、温度方面的调度、动态电压频率标度(DVFS)和资源虚拟化。
2.1硬件设备原因
据美国能源部统计,电力输送到数据中心后,平均只有45%用于IT设备使用,其他的55%则是被冷却系统等耗电设备所消耗掉。用于IT设备的只有30%被处理器所用,剩下的70%则是用于电源、风扇、内存、磁盘等部件。处理器的平均负载只有5%—20%,其余的都被浪费掉了。由此可见,冷却系统对于数据中心的能耗是不可忽视的,而如何减少这些设施能耗也成为减少云计算能耗必不可少的一项任务。数据中心的能耗模型如图一所示。
 
图1 数据中心能耗模型
电能利用率(Power Usage Effectiveness,PUE)是分析数据中心电力消耗的重要概念,该标准由绿色网格联盟提出,现已成为国际上比较通行的衡量数据中心能耗的指标。
                                      (1)
如果将(1)式中总能耗分解,可得
 (2)
由(2)式可知,PUE值越接近1,其他设施的能耗就越低,效率与就越高。所以,降低数据中心的总能耗,要从减低IT设施能耗和降低PUE值两方面入手。
降低PUE值需要对数据中心的制冷系统做合理的设计和优化。常见的方法有数据中心选址、合理设定服务器间隔和空调温度、水冷却等。首先可以通过选择气温较低的地区建立数据中心,这样可以有效减少制冷系统的能耗。其次,通过合理设定服务器间隔和空调温度,使服务器间隔不要太密集,利于热量散发和冷却。而设定空调温度并不是并不是越低越好,够用即可。最后,通过水冷却降温是比用空调降温更节能环保的方法。例如Google公司在美国俄勒冈州Dalles的数据中心就是建在一个河边,通过水循环对数据中心冷却,这一过程几乎不消耗电能。
2.2数据中心的利用效率原因
2.2.1服务器的利用率
研究发现CPU 的利用率和服务器总电量的消耗存在一定的关系。随着CPU 的利用率从空闲状态上升到满负载,服务器的电源消耗也成线性增长,如式(3)所示:
P(u) = Pidle+(Pbusy -Pidle )×u                                (3)
其中,P 是指预计的电源消耗;idle P 是指服务器空闲时的电源消耗;busy P 是指当服务器满负载时的电源消耗;u 代表当前CPU 的利用率。CPU的利用率会随工作负载的变化而变化。因此,CPU的利用率是一个时间函数,可以表示为u(t)。由此,一个物理节点的总能源消耗E 可以定义为在一段时间内消耗电源的函数积分,如式(4)所示:        
E=                                             (4)
可以看出,服务器的能源消耗主要由CPU 的利用率决定。因此,通过提高数据中心中物理节点的CPU 利用率可以达到减少电源消耗的目的。
2.2.2物理机的能耗模型
基于实验统计数据,物理服务器运行时的能耗开支主要由两方面组成: 基线能耗和每增加一台虚拟机增加的能耗,即Ptotal= Pbaseline+ nPVM其中,基线能耗 Pbaseline是一台物理服务器在不运行虚拟 机 时 所 消 耗 的 能 耗 值。经测算,Pbaseline约 为140 W,每开启一台虚拟机增加的能耗值PVM约为10 W。物理服务器处于关停或休眠状态时能耗很小,可忽略不计。将虚拟机聚集节省的能耗本质上是物理服务器的基线能耗。节能问题抽象为求max( Sprior -Safter)其中,Sprior为迁移前工作的物理服务器数目;Safter为迁移后工作的物理服务器数目。整个数据中心节省的能耗值为Pbaseline( Sprior-Safter) 。 (责任编辑:qin)