云计算环境下基于能耗感知的弹性资源管理机制.pdf

在当前的云计算环境中，资源管理是一项至关重要的任务，特别是随着环保意识的提升，能耗感知的弹性资源管理机制已经成为研究的热点。传统的资源管理策略主要关注系统的功能和性能，但往往忽略了能源消耗问题。针对这一问题，研究者们设计了一种结合请求率预测与能耗感知的弹性资源管理方法，旨在在保障服务质量的同时，有效降低能耗。 该方法通过学习基于小波变换的模型，利用获取的请求变化信息来预测用户对应用的需求率。预测的准确性有助于更好地理解未来资源需求，避免过度分配或资源浪费。接着，根据预测的请求率和资源开销信息，任务被映射到资源开销相对固定的应用执行单元，以此实现对系统能耗的弹性管理。实验结果显示，这种策略在保持服务质量的前提下，能更有效地降低能耗。 云计算服务提供商的目标是在满足服务等级协议（SLA）的同时，减少系统资源开销。弹性资源管理机制允许系统在不影响服务质量的情况下动态调整资源，从而提高资源利用率并减少能源消耗。根据研究，数据中心的电力消耗是一个不容忽视的问题，其中计算设备的能耗占据了相当大的比例。通过虚拟化技术及硬件节能技术，可以显著降低能耗。 现有的研究主要集中在三个方面：一是开发能耗监控和测量技术；二是设计和优化节能机制，平衡能耗降低与性能维持；三是建立能耗模型，预测能量消耗的趋势。许多研究工作都基于应用请求率进行资源供给优化，有的通过实时响应，有的通过预测，还有的结合两者。例如，VirtualPower系统利用硬件节能技术与软件调控相结合的方式，节省了高达34%的能耗。Sandpiper系统则通过在线负载预测和过载检测，调整资源分配，以适应不同应用场景的能耗需求。 然而，现有方法往往过于关注单一资源的优化，而忽视了应用对多种资源的并发需求。因此，作者提出的基于能耗感知的弹性资源管理机制，不仅考虑了CPU占用，还综合了I/O等多资源的消耗情况，以及应用请求随时间变化的规律，以实现更全面的资源管理和能耗优化。 云计算环境下的能耗感知弹性资源管理是一个复杂而关键的领域，需要综合运用预测控制、虚拟化技术、硬件节能技术等多种手段。未来的研究可能会进一步深入到资源的智能调配，预测模型的优化，以及如何在满足多样化的应用需求和节能减排之间找到最佳平衡点。