基于云計算系統的數據節能算法

摘 要： 在云計算海量數據存儲和數據中心節能算法的綜合應用中，更加注重云計算系統數據能耗問題的有效解決。云計算系統中數據能耗問題的產生，不僅增加了二氧化碳的排放量，同時也帶來了較為嚴重的環境問題。結合云計算的定義特點，對云計算系統數據的高能耗問題進行研究分析。通過分析數據節能算法的分類，對DVFS（動態電壓頻率調整）數據節能算法以及虛擬化節能算法進行分析，并對比其他算法優缺點，同時對應用場景進行描述，最后對云計算系統的數據能耗管理過程做了具體的總結。

關鍵詞： 云計算系統； 數據節能算法； 節能； 環保

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）24?0047?03

Data energy saving algorithm based on cloud computing system

MA Xuemei

（Ningxia Normal University， Guyuan 756000， China）

Abstract： Aiming at the comprehensive application of massive data storage and energy saving algorithm of data center in cloud computing， the effective solution of the problem of data energy consumption is focused on. The generation of data energy consumption not only increases the amount of carbon dioxide emissions， but also brings about serious environmental problems. In combition with the definition characteristics of cloud computing， the high energy consumption of the data in cloud computing system is studied in this paper. By analyzing the classification of data energy saving algorithms， the DVFS data energy saving algorithm， the virtual energy saving algorithm and other algorithms are analyzed. A detailed summary for the data management process of energy consumption in cloud computing system is made.

Keywords： cloud computing system； data energy saving algorithm； energy saving； environmental protection

現階段，云計算這種新興計算機模式在用戶即用即付行為方式中，為動態性靈活的架構和服務提供了便利，再結合Internet中的IT能力給用戶提供服務形式，用戶可以直接結合Internet獲取服務。一般而言，云計算不僅僅具有著較大的規模和虛擬化特點，同時也具有著可靠的數據存儲和共享性，在計算機平臺的推廣應用階段，各種計算機基礎設施中同樣也得到了廣泛的應用[1]。如何做好云計算系統數據節能算法的應用始終是計算機行業領域關注的焦點。因此本文對基于云計算系統的數據節能算法的探討有一定的現實意義。

1 數據節能算法分類和基于DVFS的數據節能

算法

1.1 數據節能算法的分類

對于云計算節能機制而言，分類標準不同往往導致分類的不同。在功率管理階段，不僅僅存在動態性的功率管理，同時也存在靜態性的功率管理。在能耗降低階段，結合關閉和開啟技術，注重虛擬機技術的應用過程[2]。對于動態功率的管理，往往是將空閑的能耗降低；而靜態功率的管理，往往是將任務執行的能耗顯著降低。動態功率的管理結合云系統中的負載狀況，注重時間的變化情況，在性能需求的結合下，做好功率狀態的一種動態性調整；而靜態功率的管理，主要是結合DVFS策略，在虛擬化策略的分析過程中，實現數據的節能過程[3]。

1.2 基于DVFS數據節能算法

所謂的DVFS主要是處理器對CPU功耗控制的一種節能過程。在CPU利用階段，往往將CPU供電電壓直接降低，并結合時鐘頻率使CPU性能充分降低。這種立方數量級的動態功耗，在降低階段，對性能沒有直接影響[4]。DVFS在移動終端設備上應用具有一定的意義。

DVFS往往能將執行的能耗顯著降低，在計算機運行任務的同時，結合指令和數據驅動的情況，在計算機硬件運轉過程中產生能耗直接性的分析。這種任務的執行階段，不同的執行功率結合不同的運行階段將會產生各種變化。CPU電壓的降低過程，同樣也注重CPU執行功率的有效結合，但是DVFS數據節能算法往往將CPU電壓降低之后，CPU的性能也將會處于不斷降低的狀態。

2 虛擬化的節能算法和主機關閉開啟的節能算法

2.1 虛擬化的節能算法

改善資源利用率來實現功耗的降低，這種技術的應用過程即虛擬化技術。云計算中的關鍵技術即虛擬化技術，主要是在主機上創建多個虛擬機，使硬件資源的使用數量顯著減少，并對資源利用率進行改進。這種虛擬化的應用，往往需要共享相同計算的節點，將性能的隔離充分實現[5]。而動態遷移技術，注重虛擬機節點之間的有效遷移，在虛擬機的實時重新分配階段，注重動態負載的基礎合并，在較小數量物理節點的合并過程中，實現節能模式的直接轉換。

關于云數據中心的一種虛擬機，主要是結合單位的形式，做好用戶資源的分配，而用戶在運行虛擬機的過程中實現服務的執行[6]。部署虛擬機和遷移階段，結合運輸局中心的一種虛擬機進行能量優化，虛擬機的遷移過程，如圖1所示。

圖1 虛擬機遷移的一種節能方法

通過對分層能耗控制系統的開發，在宿主級以及用戶級子系統的應用過程中，結合用戶的請求，做好硬件資源的合理分配，而實際虛擬機的能耗過程，注重虛擬機層上資源的有效分配，將用戶任務能耗進行有效控制。

在云計算環境的虛擬資源的實際分配過程中，結合路徑的構建，提出一種高能效的分配策略，結合受限精華策略，引用蟻群系統優化的基礎資源分配方案，降低服務器使用的數量和系統能耗。在服務器使用數量減少的過程中，將虛擬機的動態遷移和關閉空間計算節點有效結合，提高物力資源的利用率，實現電量的平衡。

虛擬機的部署過程，將其作為一種全局虛擬機應用，假設分配矩陣用[Rg]表示，則：

[Rg=[R1，1，…Ri，j，…，Rm，s]]

其中：虛擬機的j表示分配過程；i表示數量。關于實際部署條件的應用，通過下列條件滿足：

[?h∈{1，2，…，n} Elv=1Ph，v×CPU（vv）≤CPU（Hh）]

[?h∈{1，2，…，n} Elv=1Ph，v×mem（vv）≤mem（Hh）]

在虛擬機的分配過程中，主要結合物理機的內存容量提供虛擬機內存容量的使用范圍。

虛擬化技術，不僅僅提高了物力資源的利用率，同時也將執行能耗顯著降低，但是增加系統管理的復雜性。在虛擬機提供和部署階段，虛擬機提供的形式往往結合虛擬機的模式，實現應用任務資源的有效分配。而虛擬機部署往往是實現虛擬機與物理主機之間的映射，并注重資源管理中數據中心策略驅動的過程。

2.2 主機關閉開啟的節能算法

在主機關閉和開啟技術的節能過程中，不僅僅存在隨機式策略和超時式策略，同時也存在預測式策略。這種隨機策略在服務器的關閉開啟過程中，結合隨機優化的基本模型，做好算法的合理控制。而超時式的策略在預先設置階段，主要結合服務器模式的基本關閉做好系統負載的自適應調整。數據分類的一種存儲結構，如圖2所示。

圖2 數據分類的一種存儲結構

策略模式目標的基本應用往往是將空閑能耗降低，但是一旦計算機有著較長的啟動時間，同樣也降低了計算機的性能。在主機關閉開啟的節能算法過程中，由于計算機系統在實際的業務請求階段，有著自相似性的特點。這種節能應用往往和虛擬機遷移方法聯合使用，在負載信息的預知階段，將空間主機的一種閑時能耗有效消除。

3 其他節能算法和算法的應用場景

3.1 其他節能算法

冷卻系統是云數據中心的重要部分，占總能耗的40%，同時在計算資源的運行過程中，設備溫度將會處于升高的狀態，進而使數據系統的可靠性、設備生命周期有效性降低。云數據中心設備的冷卻過程，需做好設備的基礎降溫，將冷卻的能量有效減少，并保證云基礎數據中心的穩定運行，同樣也實現了電量的有效節省。結合數據中心冷卻系統，服務器的安裝過程主要是對變速風扇以及溫度傳感器直接安裝，同時也做好服務器溫度控制，對風扇的轉速有效調整，保證電量的安全。

結合數據中心指令數據，溫度傳感器數據和服務器指令模式，做好數據流的根本分析，提出簡單靈活的模型，結合負載分布情況，對數據中心熱分布進行預測。數據中心的建成，結合一種動態冷卻策略，降低能耗，而休眠服務器的應用，將制冷設施關閉，節約了成本。針對運輸局中心的內部熱量分配不均衡結合無限多媒體傳感器網絡，做好局部熱點的實時監測。

3.2 算法的應用場景

不同的應用場景導致節能對策的不同。在DVFS節能算法的應用過程中，往往注重動態調整，對CPU電壓和頻率進行直接性調整，而不同功率性能的分析過程，做好功率性能負載的基礎類型處理，對不同計算量任務進行直接性分析。在能耗的降低階段，充分保證執行性能。這種虛擬化節能算法的應用，往往將計算機資源物理階段中的虛擬實體進行根本上的過渡，就是將計算資源的使用率不斷提高。

在虛擬化節能算法的應用中，往往需要有較高的成本，效能的損耗相對而言，也是較大的。對于關閉開啟節能算法的應用，主要是做好服務器關閉開啟的過程，實現設定和預測，在決定關閉服務器數量的過程中，同樣也需要進行針對性的解決。

4 結 語

本文主要結合云計算系統數據節能算法的分類和比較，總結得出，不同的應用環境使用不同的算法，任何算法的使用階段，不僅有自身的優點，同時也存在一定的缺點。結合現有研究，通過應用數據中心的基礎能耗管理，在真實性云計算系統應用階段，注重任務類型的基礎分析，并確保物理主機運行狀態的有效性，應用DVFS和主機開啟關閉技術，實現系統能耗的優化。云計算主要面向服務過程，結合QoS需求，做好QoS能效模型的定義，對云系統能耗優化目標進行度量，并實現主從關系的確定。

參考文獻

[1] 廖彬，于炯，孫華，等.基于存儲結構重配置的分布式存儲系統節能算法[J].計算機研究與發展，2013，50（1）：3?18.

[2] 廖彬，于炯，張陶，等.基于分布式文件系統HDFS的節能算法[J].計算機學報，2013，36（5）：1047?1064.

[3] 周舟，胡志剛.云環境下面向能耗降低的虛擬機部署算法[J].華南理工大學學報：自然科學版，2014，42（5）：109?114.

[4] 姜建華，劉渝，王麗敏，等.數據云中基于啟發式反向蜂群的虛擬機選擇節能算法[J].吉林大學學報：理學版，2014（6）：1239?1248.

[5] 張小慶，賀忠堂，李春林，等.云計算系統中數據中心的節能算法研究[J].計算機應用研究，2013，30（4）：961?964.

[6] 倪斌.云計算系統中能量有效的數據擺放算法和節點調度策略[J].現代電子技術，2015，38（9）：80?82.