虚拟化云数据中心能耗和性能联合管理机制研究

In recent years, with the rapid development of cloud computing, mobile Internet and big data, it has been in a high-speed construction period for the next-generation cloud data centers around the world. In order to meet the increasing demands of the computing, storage and network resources, there is a trend toward the large-scale data center. As data centers are widely deployed and their scale increases significantly, a large amount of servers can lead to a sharp increase in energy consumption associated with these data centers, and the huge energy costs of large data centers are becoming the faster-growing element in their operation, and increasingly restrict the developments of many enterprises. In view of this, our research project focuses on joint management of energy and performance in virtualized cloud data centers. We consider the service types, system architecture and multi-regional deployment of cloud data centers. More specifically, it includes the following research contents: (1)energy- and performance-aware load distribution for distributed cloud data centers; (2) energy- and performance-aware flow scheduling for cloud data center networks;(3)energy-efficient and SLA-aware virtual resource management for cloud infrastructures. The overarching goal of the project is to resolve the energy-performance trade-off in cloud data centers, and thus to provide the theoretical basis and experimental verification for constructing environment-friendly, resource-efficiency and adaptive large-scale data centers.

近年来，随着云计算、移动互联网、大数据的迅猛发展，全球范围内新一代数据中心正处在一个高速建设期。为了满足对计算、存储及网络等资源日益增长的需求，云计算数据中心的规模越来越大，同时也引发了大型数据中心能耗成本居高不下，已经成为制约企业发展的瓶颈。鉴于此，本课题从云数据中心承载的业务类型、系统架构及多地域部署等方面出发，展开虚拟化云数据中心能耗和性能联合管理机制研究。具体来说，包括三个研究内容:（1）能耗和性能感知的分布式云数据中心负载分配机制；(2)性能感知的云数据中心能效网络流量调度策略；（3）基于能耗和性能的云数据中心虚拟资源自动管理策略。课题的研究目标是解决云计算环境下的能耗和性能折衷问题，为将来构建环境友好型、资源节约型、自适应动态伸缩的新型云数据中心提供理论基础和实验验证。

本项目从云数据中心承载的业务类型、系统架构及跨地域部署等方面出发，展开虚拟化云数据中心能耗和性能联合管理机制研究。主要的研究内容包括能耗和性能感知的分布式云数据中心负载分配机制、性能感知的云数据中心能效网络流量调度策略、基于能耗和性能的云数据中心虚拟资源自动管理策略。取得的重要研究结果有：（1）设计与实现了一种分布式云数据中心环境下面向多人在线游戏应用的玩家间交互延迟差异和功耗成本联合优化策略，该策略通过一个改进的灰狼算法来合理的安排虚拟机的运行位置，从而最小化玩家间交互延迟差异和游戏运营商的电力成本支出；（2）设计与实现了一种面向胖树结构数据中心网络性能感知的能效网络流量调度策略，该策略通过对网络流进行合理、有效的调度，在确保网络性能的前提下，使更多空闲的网络设备进入休眠状态，从而实现数据中心网络的能耗节省和性能保障；（3）设计与实现了一种私有云数据中心环境下面向大规模多人在线游戏应用性能感知的能效动态资源分配机制，该机制将全局的服务器整合与局部的虚拟机资源分配相结合，提供物理设施和虚拟机一体化的管理和控制机制，从而动态调节云环境下的资源分配，以便在保证玩家体验的同时，显著降低云基础设施的能耗，提高大规模多人在线游戏运营商的利润。本项目的研究成果能够为绿色云数据中心的发展与普及提供有效的理论基础与方法支撑。