基于负载特征聚类的节能资源调度算法

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1、2015年4月第4l卷第4期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsApril2015V01．41NO．4http：／／bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．caDOI：10．13700／j．bh．1001·5965．2014．0407基于负载特征聚类的节能资源调度算法夏庆新，兰雨晴+，唐甜，肖利民(北京航空航天大学计算机学院，北京100191)摘要：基础设施即服务(IaaS，InfrastructureasaService)平台提供商为用户提供高性能服

2、务的同时，必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA，ServiceLevelAgreement)的前提下，节约云平台的能耗成本．采用基于负载特征聚类的方法，提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法，最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标．具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K．means聚类分析的研究方法，进行资源调度算法研究，对物理资源进行有效分配，以保证IaaS平台节约能耗的要求．实验验证方面，通过扩展CloudSim模拟实验平台，对本研究算法与改进BFD(BestFitDecreasing)算法进行比较，得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优．

3、关键词：基础设施即服务；负载；聚类；节能；服务级别协议中图分类号：V221+．3；TB553文献标识码：A文章编号：1001—5965(2015)04-0680-06云计算的重要优势体现在能够根据用户按需即付的模式部署资源进行支撑计算资源虚拟化．近年来，云计算的发展和扩张，导致了数以千计的大规模数据中心的建立，造成了巨大的能源消耗⋯．在大规模计算设施中，如集群和数据中心，问题将更加严重．而能够像电力网一样使得用户按需缴纳使用费用是本文的目标，这是云计算出现时就具有的优势，但是，在全世界云计算基础设施即服务实施过程中，如AmazonEC2和MicrosoftAzur

4、e等，能耗度量和成本结算等方面，并没有为用户提供真正的像电力网一样便利而透明的模式．而本研究是以节能为前提，在SLA违反率控制方面，进行一种基于负载特征聚类分析的资源调度方法的探索．1负载及特征描述1．1IaaS云平台负载IaaS云平台资源调度能耗研究领域中，从资源的提供者和消费者2个视角进行考虑，一方面，物理主机和虚拟机是资源的提供者，物理主机的过载和欠载2个状态，直接影响了IaaS云平台的SLA违反率和能耗成本；另一方面，应用负载是IaaS云平台消耗物理资源的直接反映，是资源消耗者的直接反映．因此，可以应用负载分析方法进行IaaS云平台SLA违反率和能耗成本方

5、面的研究．当前，由于商业竞争等原因，可供研究分析的大规模的云计算数据集非常少，造成使用负载分析手段的局限．幸运的是，2009年Yahoo公开了M45生产集群的日志数据集¨1．同年，Google公布GoogleCloudtrace日志数据集¨1，尤其在该数据集的第2版中，包含的信息更加丰富，且数据更加规范，本研究将以此数据集作为研究负载．其中包括12532台物理主机的29天的大约250GB的虚拟机负载数据．负载数据包括CPU、内存、网络等负载数据，系统采样时间为300S，相关数据格收稿日期：2014-07-09；录用日期：2014-10—10；网络出版时间：2014

6、．12—1916：26网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20141219．1626．002．html基金项目：国家自然科学基金重点资助项目(61232009)作者简介：夏庆新(1978一)，男，辽宁辽阳人，博士生，xiaqingxin@cse．buaa．edu．ca。通讯作者：兰雨晴(1969一)，男，副教授，内蒙古呼和浩特人，lanyuqing@buaa．edu．cn，研究方向为操作系统、软件工程引用格式：夏庆新，兰丽晴，唐甜，等．基于负载特征聚类的节能资源调度算法rJJ．北京航空航天大学学报，2015，41(4

7、)：680．685．XiaQX，LanYQ，TangT，eta1．Energy—savingresourceschedulingalgorithmbasedonworkloadcharacteristicclusteringfJJ．JournalofBeringUniversityofAeronauticsandAstronautics，2015，41(4)：680—685(inChinese)．第4期夏庆新，等：基于负载特征聚类的节能资源调度算法681式和细节参见文献[4]．1．2负载特征应用负载是IaaS云平台消耗物理资源的直接反映，而GoogleCloudt

8、race提