面向收益最大化的数据中心资源分配算法研究

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1、申请上海交通大学硕士学位论文面向收益最大化的数据中心资源分配算法研究论文作者陈超学号1110339041指导教师朱燕民副教授专业计算机科学与技术答辩日期2014年1月6日万方数据万方数据SubmittedintotalfulfilmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerScienceTowardsMaximizingProfitwithEfficientAllocationofResourcesinMulti-tenantDataCenterCCSupervisorDr.YZSE

2、,IEESJTUS,P.R.CJan.6th,2014万方数据万方数据上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日万方数据万方数据上海交通大学学位论文版权使用授权书本学

3、位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密。（请在以上方框内打“X”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据万方数据上海交通大学硕士学位论文摘要面向收益最大化的数据中心资源分配算法研究摘要云计算的高速发展趋势，得益于数据中心能够提供高性能的计算能力和存储能力作为支撑。数据中心将虚拟化后的资

4、源租用给用户以便让用户构建自己的集群计算设施并在该设施上运行自己的任务。与此同时，数据中心通过租用资源获取相应的收益。随着数据中心规模的不管扩大，对数据中心中资源的管理分配问题也成为了研究的热点。在本文中，我们主要研究了在多租户数据中心中，数据中心如何分配虚拟化资源给用户的任务需求并最大化其收益的问题。在计算收益时，我们同时引入了数据中心资源租用价格模型和能量消耗模型，以便能够更加准确的描述数据中心的真实收益。同时，通过已有的虚拟网络集群模型来刻画用户的任务需求，有利于更加准确的将任务需求与数据中心资源的刻画相统一。根据对数据中心资源和任务需求的建模，我们提出了面向收益的资源分配问题，并

5、使用动态规划框架将该问题转化成带约束的优化问题。该优化问题的目标函数是最大化数据中心的收益，约束是确保用户的任务能够有保证的完成。为了解决该优化问题，我们提出了4种算法从不同的角度来解决该优化问题，其中包括了基准算法Leftmost-Fit算法（LFA），基于动态规划框架下的短视策略（MYOPIC）并利用任务网络需求与服务器剩余网络带宽之间相关系数的Correlation-Maximization算法（CMA）和EnhancedCorrelation-Maximization算法（E-CMA），还有使用近似动态规划解法框架下lookahead策略的LookAhead算法（LAA）。最后，

6、我们实现了数据中心资源分配的模拟仿真实验，在现有的真实数据基础上，我们对数据进行合理的扩展，对比了提出的四种算法在6种设定的性能指标下的表现。实验结果表明拥有最大计算时间复杂度的E-CMA算法的性能居4种算法之首，LAA算法和CMA算法有其个自己的优势，在大多数场景下都比基准算法LFA算法强。关键词：数据中心收益最大化资源分配—i—万方数据万方数据上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTTowardsMaximizingProfitwithEfficientAllocationofResourcesinMulti-tenantDataCenterABSTRACTTherapidgrowthof

7、thecloudcomputinghasattractedlotsofattentionnowadays,thankstothehigh-performancecomputingcapacityandstoragecapacityprovidedbydatacenter.Cloudcomputingprovidesvirtualizedcomputingresourcesforuserstobuildtheirownclusterc