面向延迟及能耗优化的云计算数据部署研究

摘要

随着大规模互联网应用的发展，用户越来越多的从分布在不同的地理位置的数据中心获取服务。数据中心为用户提供服务时，需要关心两个重要的问题。第一，用户在从数据中心获取服务时，希望获得较小的延迟;第二，数据中心及网络传输产生的能耗。对于前者，将用户需要的数据部署在离用户较近的数据中心是减少用户访问数据延迟的一个重要途径。对于后者，可以通过恰当的部署数据来减少数据中心和网络产生的能耗。本文的主要研究内容是如何在数据中心恰当得部署数据，以降低用户访问数据的延迟，并减少数据中心和网络传输中产生的能耗。
　　本文建立了数据从用户到数据中心的网络传输过程所需的能耗模型。针对数据只备份在一个数据中心的情况，考虑延迟、数据中心能耗和网络传输能耗三个因素，提出GLDD算法，搜索各数据中心，以找到合适的服务器部署数据。实验证明，GLDD算法能够有效得减少数据中心能耗，并能在数据中心能耗、网络传输能耗及数据访问延迟三者之间取得良好的平衡。
　　针对数据可备份在多个数据中心的情况，建立面向延迟及能耗优化的多数据中心数据部署问题模型。提出Merge算法将要部署的数据分组，并设计两种算法查找适合部署分组后数据的数据中心及服务器。实验结果说明本文的算法能够有效得降低以上三个因素的总代价。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 云计算概述

1．1．1 云计算的概念

1．1．2 云计算的特点

1．1．3 云计算的服务层次

1．1．4 基于部署方式的云计算分类

1．2 论文的研究背景和意义

1．3 论文的国内外研究现状

1．3．1 用户到云数据中心的访问延迟问题

1．3．2 云数据中心的能耗问题

1．3．3 网络传输的能耗问题

1．4 本文的主要工作和组织结构

第二章 云计算数据部署问题的研究进展

2．1 云数据中心的研究进展

2．1．1 云数据中心定义及要素

2．1．2 数据中心的发展历史

2．1．3 云数据中心的发展趋势

2．2 用户访问云数据中心延迟问题

2．3 云数据中心服务器能耗问题

2．4 网络传输能耗问题研究

2．5 本章小结

第三章 面向延迟及能耗优化的单数据中心备份模型及算法

3．1 问题描述

3．2 模型建立

3．3 模型求解

3．4 实验结果与分析

3．4．1 参数设置

3．4．2 不同数量数据对实验性能的影响

3．4．3 不同用户数对实验性能的影响

3．5 本章小结

第四章 面向延迟及能耗优化的数据中心备份模型及算法

4．1 问题描述

4．2 模型建立

4．3 模型求解

4．4 实验结果与分析

4．4．1 参数设置

4．4．2 不同数量数据对实验性能的影响

4．4．3 不同用户数对实验性能的影响

4．5 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 工作总结

5．2 工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况