基于MMc排队模型的云计算中心能耗管理策略.docx

基于MMc排队模型的云计算中心能耗管理策略
基于MMc排队模型的云计算中心能耗管理策略
摘要：随着云计算技术的快速发展，云计算中心已经成为大规模数据处理和存储的核心设施，但其能耗问题日益突出。本论文提出了一种基于MMc排队模型的云计算中心能耗管理策略，通过对云计算中心的工作队列长度进行动态调整，实现能耗的最小化，并保证用户服务质量。
1.引言
云计算中心是一种集中化的大规模数据处理和存储设施，其能耗问题已成为当前云计算领域面临的重要挑战之一。传统的能耗管理策略在云计算中心中往往效果不佳，无法适应日益增长的数据处理需求以及节能环保的要求。因此，寻找一种有效的能耗管理策略是云计算中心发展的重要目标之一。
2.相关工作
过去的一些研究已经提出了一些能耗管理策略，包括静态和动态策略。静态策略主要通过调整服务器的开关状态或资源分配比例来降低能耗，但却无法适应工作负载的变化。动态策略通过预测和优化来调整资源分配，但在实际应用中并不完美。
3.MMc排队模型
MMc排队模型是排队论中的一种常用模型，用于描述一个具有m个服务台服务n个顾客的排队系统。在云计算中心中，可以将云计算服务器视为服务台，而用户任务请求视为顾客。
4.基于MMc排队模型的能耗管理策略
基于MMc排队模型，我们提出了一种基于工作队列长度的能耗管理策略。具体步骤如下：
4.1系统建模
首先，将云计算中心中的服务器视为MMc排队模型中的服务台，将用户任务请求视为排队系统中的顾客。对于每个任务请求，它会排队等待服务，并且在完成后从系统中移除。
4.2能耗优化目标
我们的目标是通过调整云计算系统中的工作队列长度来降低能耗。当工作队列长度较长时，说明当前任务过多，此时增加服务器数量或降低资源分配比例以减少能耗。当工作队列长度较短时，说明当前任务较少，在保证用户服务质量的前提下减少服务器数量或增加资源分配比例。
4.3工作队列动态调整
通过实时监测工作队列长度，我们可以根据当前的任务情况进行动态调整。如果工作队列长度超过了设定的阈值，我们将增加服务器数量或降低资源分配比例。如果工作队列长度低于设定的阈值，我们将减少服务器数量或增加资源分配比例。
5.实验与结果分析
我们通过真实的云计算中心数据进行了实验，验证了基于MMc排队模型的能耗管理策略的有效性。结果表明，该策略能够显著降低能耗，并且在保证用户服务质量的同时，实现了最小化能耗。
6.结论
本论文提出了一种基于MMc排队模型的云计算中心能耗管理策略。通过动态调整工作队列长度，该策略能够有效降低能耗，并保证用户服务质量。未来的研究可以进一步探索如何结合其他技术和算法来进一步提升能耗管理策略的效果。
参考文献：
[1]Li,J.;Yang,W.;Liu,D.(2015).EnergyOptimizationforCloudDataCenters.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,vol26,no.7.
[2]Fernandez-Gonzalez,C.M.;Ramos-Polo,J.(2018).Energy-awareSchedulingforMultiprocessorSystemsUsingM/G/mQueuingModels.J.Oper.Res.Soc,vol.69,no.10,pp.1463-1473.