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雲計算環境下能耗感知模型與方法進展研究(精)

  • 作者：曲海平
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302492764
  • 出版日期：2018/03/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：157
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    曲海平著的《雲計算環境下能耗感知模型與方法進展研究(精)》基於服務的負載與性能模型的研究完成服務能耗感知決策。在此基礎上研究慮及能耗的全局資源優化布局演算法，實現整個平台系統的高能低耗。
    全書共分7章：第1章介紹在雲計算中心開展能耗感知研究的背景和意義，進而闡述本書的研究內容和貢獻；第2章從技術手段、模型構建和能耗管理三個方面介紹國內外研究現狀；第3章提出能耗感知的雲計算平台管理框架EADC，該框架以大數據集成應用平台為基礎，構建了包括VEMS（服務集群內部）與DCMS（平台系統）兩級的能耗優化管理；第4章研究統計回歸分析方法，解決大範圍變動下的負載特徵提取，研究高階MAP擬合的策略與機制，解決長時間相關負載性能分析中複雜度與時間開銷過高的問題；第5章研究在性能分析基礎上服務節點的按時定量切換的能耗感知決策機制，解決負載的有效整合與節點狀態的按需切換；第6章研究兼顧性能與能耗的慮及服務遷移的全局資源優化調度演算法，解決服務請求突發時因負載整合而造成服務質量嚴重下降的問題；第7章對本書的工作進行了總結，並闡述下一步的工作方向。本書的研究成果有助於提高雲計算平台能耗有效性，具有重要的理論意義和實際應用價值。
    本書的讀者對象是雲計算中心的信息主管、雲計算平台的系統設計開發人員，以及對雲計算平台有所了解或感興趣的廣大科技工作者和研究人員。本書也可以作為高等院校研究生與本科生雲計算相關課程的參考教材。
作者介紹
曲海平
目錄
第1章  緒論
  1.1 研究意義
  1.2 研究動機
  1.3 研究內容
  1.4 本書貢獻
第2章  相關研究與現狀
  2.1 綠色雲計算中心的相關技術手段
    2.1.1 低功耗處理器
    2.1.2 伺服器虛擬化
    2.1.3 刀片伺服器
    2.1.4 高效率電源
    2.1.5 部件級節能技術
  2.2 相關模型的研究綜述
    2.2.1 負載模型
    2.2.2 性能模型
    2.2.3 優化模型
    2.2.4 模型總結
  2.3 雲計算能耗的相關研究綜述
    2.3.1 傳統的能耗管理
    2.3.2 虛擬化雲計算平台的能耗管理
    2.3.3 兼顧性能與能耗的能耗感知管理
  2.4 本章小結
第3章  能耗感知的雲計算平台框架
  3.1 能耗感知的雲計算平台管理框架EADC
    3.1.1 EADC框架的生命周期管理
    3.1.2 基於自主計算思想的MAPE架構
    3.1.3 平台與應用兩級的互動式能耗模型
    3.1.4 平台與應用兩級的系統效用公式
  3.2 大數據集成應用平台
    3.2.1 平台的系統層次劃分
    3.2.2 滿足不同數據處理要求的計算框架
    3.2.3 存儲雲平台的分散式服務框架
    3.2.4 高速搜索服務框架
    3.2.5 分散式作業調度框架
  3.3 本章小結
第4章  大範圍變動和時間長相關性負載的性能分析
  4.1 大範圍變動下的負載與性能模型
    4.1.1 問題定義
    4.1.2 性能分析模型
    4.1.3 模型的在線參數化
    4.1.4 模型驗證與評測
  4.2 時間長相關負載下的性能模型
    4.2.1 問題定義
    4.2.2 Markovian Arrival Processes(MAP)
    4.2.3 JAMC MAP擬合方法
    4.2.4 模型驗證與評測
  4.3 本章小結
第5章  服務集群的能耗感知方案決策
  5.1 重載服務的准入控制規則
    5.1.1 自相關性准入控制策略

    5.1.2 控制規則有效性的測試
  5.2 輕載服務的能耗感知決策
    5.2.1 節點切換時機的方案選擇
    5.2.2 節點切換序列的方案選擇
    5.2.3 實驗評估
  5.3 本章小結
第6章  慮及能耗的雲平台全局資源優化布局
  6.1 全局資源調度的相關演算法研究
  6.2 全局資源布局決策器DCMS
    6.2.1 DCMS的資源量化邏輯
    6.2.2 DCMS的資源布局演算法的選擇
    6.2.3 布局重配置開銷的考量
    6.2.4 資源布局遺傳演算法的步驟
  6.3 實驗評價
    6.3.1 DCMS的演算法有效性測試
    6.3.2 DCMS慮及遷移開銷的效果測試
    6.3.3 DCMS的規模測試
  6.4 本章小結
第7章  總結與展望
  7.1 本書工作總結
  7.2 下一步工作建議
參考文獻

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