[发明专利]云计算中基于动态加权负载评估结果的能耗评估模型

说明书

技术领域

本发明涉及一种云计算中基于动态加权负载评估结果的能耗评估模型。

背景技术

现有关于能耗的研究主要从两个方面：一是通过动态调整服务器的电压或频率来节省电能；二是通过关闭闲置的服务器资源来实现节能。其中第二点是目前研究的热点，如京都大学高性能计算中心报告显示：仅仅采用不定期地关闭空闲节点的策略就实现了39％的能耗节约。

在目前云计算领域的能耗中，能耗的度量是一个难点，尤其是虚拟资源的能耗，虚拟资源的能耗无法通过硬件测量获取。对此有人提出了一个间接的虚拟机能耗测量机制，首先跟踪虚拟机使用的每个硬件部件的资源使用情况，然后通过一个资源能耗模型把资源使用率转换为能耗使用率。

另外关于能耗测量的精度问题也是一个挑战，在虚拟化云计算数据中心中，通常是通过评估当前虚拟机CPU的利用率来确定虚拟机的能耗情况，但是这些评估可能并不精确，因为测量出来的CPU利用率无法精确反映真实的CPU使用情况，它还包括了内存等待时间，因此不能真实反映功耗情况。统计显示在用于计算的服务器资源中，CPU能耗仅占43％，所以仅用CPU利用率来评估能耗有些片面。现有文献只是对能耗从实验角度进行模拟验证，如迁移过程所涉及的能耗。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种云计算中基于动态加权负载评估结果的能耗评估模型，能够定量描述资源能耗。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：云计算中基于动态加权负载评估结果的能耗评估模型，其特征在于：整合后能耗为E_after，由当前资源能耗和两部分组成，所述迁移过程能耗是使用资源请求量作为计算量从而间接近似计算所得；所述能耗评估模型具体如下：

E_after＝αP_maxr(N-b)T+βP_transL_M    (15)

LM=Σk=1aAk---(16)]]>

其中：α和β为调节因子，a为迁移次数，b为卸载资源次数，N为在用资源的个数，T为资源运行的平均时间，P_maxr为每个资源的最大能耗，设为250W，P_trans为每个计算单元的迁移传输过程能耗值，设为2.4W，L_M为传输计算量，A_k为过载需迁移量，A_k＝最大资源请求量R_i-当前资源请求量r_i。

所述调节因子α和β的值根据实际实验环境而自适应变化，具体为：根据实测的资源整合前后的能耗情况，采用线性回归模拟求解整合前能耗E_before和整合后能耗E_afte，得到α和β的值；

整合前能耗的计算公式如下：

E_before＝αP_maxrNT    (14)。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：提出了一种可定量描述能耗的能耗模型，模型采用迁移量间接衡量迁移过程涉及的能耗，模型参数根据实际实验环境采用线性回归模型来确定；由模型可知，整合前后能耗的差值E_save＝E_before-E_after＝αP_maxrbT-βP_transL_M，由此可看出该差值与过载需迁移量A_k、迁移次数a和卸载次数b有关。实验表明本发明的能耗模型整合后的能耗较整合前有近16％的能耗节省；当资源动态加入或退出时，表现出很好的自适应性。

附图说明

图1是动态加权负载评估方法的流程图。

具体实施方式