【摘 要】
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随着移动设备的大量普及和5G网络新应用的迅猛发展,对大规模设备连接与计算处理能力的要求也随之增加,为了满足复杂应用程序的资源需求,移动云计算的概念应运而生。兼顾云任务服务质量和云系统能源消耗水平,在云端引入周期性半休眠模式和限制周期性半休眠模式,研究云计算节能策略及性能优化问题。首先,为了降低云系统的能源消耗水平,面向非实时网络应用,提出融合周期性半休眠模式的云计算节能策略。当部署在云端服务器上的
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随着移动设备的大量普及和5G网络新应用的迅猛发展,对大规模设备连接与计算处理能力的要求也随之增加,为了满足复杂应用程序的资源需求,移动云计算的概念应运而生。兼顾云任务服务质量和云系统能源消耗水平,在云端引入周期性半休眠模式和限制周期性半休眠模式,研究云计算节能策略及性能优化问题。首先,为了降低云系统的能源消耗水平,面向非实时网络应用,提出融合周期性半休眠模式的云计算节能策略。当部署在云端服务器上的一个物理机没有云任务时,该物理机上部署的全部虚拟机同时由常规状态进入半休眠状态,处于半休眠状态的虚拟机能够为随机到达的云任务提供低速服务。当半休眠定时器到期时,若物理机没有云任务,则该物理机上部署的全部虚拟机继续保持半休眠状态,重启半休眠定时器。既可以保证云系统能源消耗的减少又可以提高云任务的响应性能。其次,为了进一步提高云任务的服务质量,在降低云系统能源消耗水平的基础上,面向实时网络应用,提出融合限制周期性半休眠模式的云计算节能策略。当部署在云端服务器一个物理机上的全部虚拟机处于半休眠状态,且连续休眠的次数达到限值时,该物理机上部署的全部虚拟机进入常规状态下的高速空闲状态,为随机到达的云任务即时提供高速服务。然后,针对所提出的云计算节能策略建立系统模型,进行性能研究。面向融合周期性半休眠模式的云计算节能策略,构建多服务台同步多重工作休假排队模型。面向融合限制周期性半休眠模式的云计算节能策略,构建多服务台同步多级适应性工作休假的排队模型。使用矩阵几何解方法和拟生灭过程,得到稳态下云任务的平均响应时间与云系统的平均功率消耗。最后,基于系统实验的结果,揭示云任务到达率和半休眠参数对云计算节能策略性能的影响,针对所提云计算节能策略的性能进行优化与评估。根据云任务平均响应时间和云系统平均功率之间的关系,构造了系统费用函数,建立起了系统费用函数最低的目标优化问题。改进海鸥优化算法,得到云任务卸载概率的优化结果。
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