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1、第38卷第8期Vol.38No.82014年4月25日Apr.25,2014DOI:10.7500/AEPS20130620002一种电力云数据中心的任务调度策略王德文,刘杨(华北电力大学控制与计算机工程学院,河北省保定市071003)摘要:随着智能变电站一体化监控平台及通信信息平台的建设与发展,电力数据呈现爆炸式的增长,而现有电力数据中心在处理海量数据时效率不高,无法满足电力用户多服务质量(QoS)需求。通过对电力云数据中心设计方案的分析,研究了云数据中心的任务调度策略。结合电力数据中心自身的特点,定义了一种电力用户多QoS评价
2、模型,给出一种基于负载均衡的贪心算法,并以QoS总体效应值为目标进行任务调度。最后,以变电设备状态评估实验中心为例,对其故障诊断、状态评估、检修维护等任务进行模拟调度,并使用CloudSim平台进行仿真测试。结果表明,该算法能最大限度地满足电力用户多QoS需求,有效提高电力数据中心运行的效率,达到更加优越的负载均衡效果。关键词:云计算;电力数据中心;任务调度;服务质量;分布式存储0引言电网运行类数据量巨大,其实时性与可靠性是电力用户主要考虑的因素。当有大规模的任务同时访问信息平台是支撑智能电网建设的公共平台和重系统时,可能在很短的
3、时间内,电力数据中心的任务要手段,为智能电网提供更为灵活、安全、高效、可靠请求就会快速增长,使得电力用户的服务质量的信息化基础设施,包括坚强、灵活的信息网络,适[7](QoS)降低,并可能导致电力数据中心的不稳定。应智能电网海量信息处理、实时数据交换、软硬件资[8-9]因此,为了满足高负载下电力用户的QoS特性,[1-3]源集约化配置的数据中心等。电力数据中心是提高电力数据中心的整体性能,充分利用云数据中信息平台的基础,准确、可靠的数据信息是电网应用心的数据信息资源,需要制定一个科学、合理的调度分析的基础保障,随着数据量与任务量的
4、激增,对电策略。力数据中心的性能提出了更严峻的挑战。任务调度是云计算技术的一个核心研究课题。现有电力数据中心面临着越来越多的问题和瓶云计算任务调度的基本要求是使用户提交的任务能颈。例如:硬件水平普遍很高,但是资源利用率相对够实现最优的调度,并最大限度地提高云环境的吞较低;各个网省公司与直属单位都是按照自身需求[10]吐量。传统的以最小化任务执行时间为目的的与特点来建设自己的数据中心,业务系统差异性较[11-12]∗批任务调度启发式算法包括贪心算法、A算大;部署的应用相对分散,数据安全与集群系统管理法、Min-min算法、Max-m
5、in算法和遗传算法等。维护困难;电力、制冷、网络、机房空间等需求不断扩文献[13]提出一种基于反馈的动态负载平衡调度算大。这些问题因素均不符合电力企业和谐、绿色发法,通过统计任务完成节点的负载情况,将执行结果展的理念,也无法满足未来智能电网所需的海量数反馈给控制节点,以修改目前的任务调度算法,从而据信息处理等需求。达到较好的运行效果。文献[14]提出一种基于多维云计算是未来信息技术发展的趋势,具有高可QoS的资源调度算法,构建多维QoS模型,并利用靠性、海量数据处理、扩展性强以及设备利用率高等[4-5]蚁群算法完成资源调度。文献[
6、15]提出一种考虑时优点,已经成为信息领域的研究热点。而且云计间和成本约束的基于蚁群算法的负载均衡策略,但算可以满足下一代数据中心对数据计算与存储的需在最初状态下缺乏信息素,使得算法搜索时间长,易求,并有强大的应用服务作为支持,数据中心在云计[6]于停滞以及资源节点的负载失衡。文献[16]提出一算中已经占有重要地位。对电力数据中心来说,种基于改进遗传算法的双适应度遗传算法,不仅考收稿日期:2013-06-20;修回日期:2014-01-08。虑了任务的最大完成时间,还考虑了任务的平均完国家自然科学基金资助项目(61074078);
7、中央高校基本科研成时间,有效提高了实时可靠性与用户的满意度,但业务费专项资金资助项目(12MS113)。对系统中的信息反馈不够,求解效率不高。—61—2014,38(8)上述调度算法均采用启发式算法对云环境中的业务应用层主要集中状态监测、状态评估、负荷资源进行任务调度,基本上只考虑完成时间这一单预测、潮流分析、电力营销等应用。这些应用组件功一需求,忽略了电力用户对不同任务的多QoS属性能的实现依靠海量的数据信息,需要平台层对其提需求以及系统的负载均衡。本文在研究现有云计算供强大的支持。任务调度策略及QoS模型的基础上,分析了电力云
8、2电力云数据中心的任务调度策略数据中心的设计方案,结合电力数据中心自身的一些特点,提出了一种电力用户多QoS评价模型,并2.1电力云数据中心任务调度流程给出一种基于负载均衡策略的贪心算法,以QoS总目前电力系统中要处理的数据和任务大幅度增体效用值为
