云计算环境下应用数据层节能计算研究

The excess supply of resources and redundant design to ensure the QoS constraints and reliability of system, and energy consumption ignored by load balancing algorithm makes hardware and software in cloud computing center caused high energy consumption but low efficiency problem. With the expansion of the cloud computing center the problem goes more serious, so researchers become more attention on how to build energy-efficient cloud computing center. Existing research works from hardware, operating system, virtual machine and data center level, using DCD, DVFS, DPS, task consolidation, virtual machine migration, and hibernate free server nodes and so energy-efficient technologies to solve the problem of high energy consumption in traditional cluster systems. But some cloud computing center which based on such GFS, HDFS, Lustre, MooseFs, CarrierFs and so on distributed file system as cloud application's data layer or cloud storage architecture, on one hand the design of GFS and HDFS ignored the energy consumption factor which makes all the nodes must keep active in order to ensure reliability and availability of data even load rate is low, on the other hand when apply energy-efficient technologies such task consolidation, virtual machine migration, and hibernate free server nodes in cloud computing center challenged by constraints between the task and data. In order to enable energy-efficient computing at the application data layer under cloud computing environment, the project research on the problem such as energy-efficient data-oriented modeling, data storage structure and strategy, replica strategy, availability of data, invalidate nodes recovery strategy, task scheduling, load balancing, virtual machine migration and so on. The project uses the software energy-efficient technology to enable the energy-efficient computing support of the cloud application data layer, and this project with great significance to improve the power efficiency of applications under cloud computing environment.

云计算超额的资源供给与冗余设计以及负载均衡对能耗因素的忽略，使其暴露出高耗、低效等问题，实现绿色云计算已成为研究人员关注的热点问题。现有研究从硬件、操作系统、虚拟机、数据中心四个层次并采用DCD、DVFS、DPS、任务合并、虚拟机迁移、休眠空闲节点等节能技术解决传统集群系统的能耗问题。但GFS、HDFS等在设计时缺少对能耗因素的考虑使得即使在负载很低时系统中所有节点仍需保持活动状态以保证系统中数据的可靠性与可用性，同时任务合并、虚拟机迁移、休眠空闲节点等节能技术受到任务数据依赖性与可用性等要求的挑战。为解决云计算环境下应用数据层对节能计算的支持问题，本项目对面向节能的云计算应用数据层的数据建模、数据存储结构与策略、副本策略、数据可用性保证、任务调度、负载均衡、虚拟机迁移等问题进行研究，利用软件节能技术改进云计算应用数据层对节能计算的适应能力，对提高云计算应用软件的能耗利用率具有重要意义。

云计算为用户提供可配置的、共享基础资源的计算模型。然而作为云计算底层核心基础设施与上层数据服务提供者的分布式存储系统，一方面由于系统存储规模的不断扩大使其运营成本不断提高，其成本不仅包括硬件、机房、冷却设备等固定成本，还包括IT设备与冷却设备的电能消耗等其它开销；另一方面系统设计时对能耗因素的忽略导致了能耗的浪费与温室气体排放引发的环境问题。据统计，服务器在大部分时间里利用率都在10%-50%之间，服务器在负载很低(小于10%)的情况下电能消耗也超过了峰值能耗的50%。所以，无论从降低云计算提供商的运营成本,还是从降低能耗以保护环境的角度出发，提高云计算数据层(包括分布式存储系统，分布式数据库系统等)的能耗利用率都是云计算领域的一个研究热点。作为云计算应用数据层支撑基础架构的分布式存储系统(如：GFS、HDFS等)，一方面由于在设计时缺少对能耗因素的考虑，使得即使在负载很低时系统中所有节点仍需保持活动状态以保证系统中数据的可靠性与可用性；另一方面将任务合并、虚拟机迁移、休眠空闲节点等节能技术应用到系统中时受到任务数据依赖性与数据可用性等要求的挑战。为解决云计算环境下应用数据层对节能计算的支持问题，本项目对面向节能的云计算应用数据层的数据建模、数据存储结构与策略、副本策略、数据可用性保证、节点失效恢复、任务调度、负载均衡、虚拟机迁移等问题进行研究。本项目利用软件节能技术改进云计算应用数据层对节能计算的适应能力，对提高云计算应用软件的能耗利用率具有重要意义。为保障QoS与系统可靠性，云计算中心超额的资源供给与冗余设计以及负载均衡算法对能耗因素的忽略使得其中的硬、软件系统暴露出高能耗、低效率等问题，并且云计算中心规模的不断扩大使其问题日益严重。如何构建绿色的云计算中心，已成为研究人员关注的热点问题。现有研究分别从硬件、操作系统、虚拟机、数据中心四个层次并采用DCD、DVFS、DPS、任务合并、虚拟机迁移、休眠空闲节点等节能技术解决传统集群系统的能耗问题。而本项目则主要通过对云计算环境下应用数据层的节能问题的研究，达到提高云计算中心能耗利用率的目的。