云计算环境下基于能耗感知的复杂资源调度研究综述报告.docx

云计算环境下基于能耗感知的复杂资源调度研究综述报告
随着云计算技术的快速发展和广泛应用，云计算环境下的资源调度成为云计算领域中关键的研究方向之一。与传统的计算模式相比，云计算环境下具有更高的灵活性和效率，但同时也面临着能源消耗和环境问题。对于能耗的管理和优化成为云计算环境下资源调度的关键考虑点之一。能耗感知的资源调度方案，即在资源调度过程中综合考虑能耗因素，以达到减少能源消耗的目的。本文将围绕云计算环境下的能耗感知的复杂资源调度问题进行综述。
一、云计算中资源调度的概念与意义
资源调度是云计算中至关重要的一环。云计算环境下的资源调度，是指将各类资源（如计算资源、存储资源、网络资源）分配给不同的用户或应用程序，以保障系统的稳定性和其它用户的服务质量，同时也是为了实现资源的最大化利用率、降低资源的空闲率和能源消耗等目标。具体来说，云计算的资源调度包括任务调度、虚拟机调度、能源管理、负载均衡等方面的内容。
云计算中资源调度的意义是显而易见的。首先，云计算的资源调度可以提供高效而灵活的计算服务和存储服务，使用户能够随时随地的访问应用程序和数据。其次，资源调度也可以避免资源不足的情况，同时又能够高效利用有限的资源。最后，云计算的资源调度也可以降低因访问压力过大而导致的能耗问题，在云计算环境中更加便利和有效的管理和控制能源消耗，从而降低运营成本和环境压力。
二、复杂资源调度的挑战及其解决方案
在云计算环境下，资源调度面临的主要挑战包括：资源分配效率不高、能耗管理困难等。针对这些问题，研究人员提出了以下的解决方案：
1、资源动态分配技术
资源的动态分配是指根据实时负载状况或其他设备及应用特性变化，不断调整资源配给。为了实现动态分配，需要合适的资源调度方案。资源调度方案可以采用动态调度、静态调度、混合调度等方法。例如，在面对服务器空闲问题时，可以采用深入学习技术预测服务器空闲状况，从而解决非常规时间难以预测的空闲问题。
2、基于能耗感知的资源管理方案
在云计算环境中，数据中心的能源消耗是一个常见的问题。为了缓解这一问题，一些研究人员正在开发“能耗感知”技术，以帮助数据中心实时监测能耗，从而在节能方面做出一些优化。这些技术可以通过对能源和性能的实时检测，播放自动清理、进程关闭和不重要操作限制等技术来改善资源消耗。
3、资源预测技术
在云计算环境下，由于不同类型的计算资源和应用程序的需求不同，预测资源分配变得尤为重要。资源预测技术可以根据以往的负载模式和趋势，通过算法预测不同时间段的负载情况和资源分配情况。通过预测，资源调度程序可以更好地准确分配资源，从而提高资源利用率，降低系统的能耗开销。
三、能耗感知的复杂资源调度的研究现状
当前，国内外学者对云计算环境下能耗感知的复杂资源调度问题已做出了大量的探讨和尝试，研究方向也非常多样，包括硬件优化、任务弹性、资源虚拟化等。下面列举部分相关研究如下：
1、资源预测与任务调度
研究人员发现，在云计算环境下能耗、资源分配及空间问题等困扰着数据中心的发展。因此，资源预测技术和任务调度算法成为了云计算研究的重点。ITP算法通过引入能耗模型和贪婪算法，实现了能源效率和资源利用率的最优化。QoS受限的任务调度和动态资源分配算法不仅调节了系统负载、减轻了虚拟机的性能波动，更重要的是缩短了任务完成时间，实现了整个系统的能效提升。
2、虚拟机资源调度
为了降低云计算环境中的能耗，许多学者开展了获得较好成效的虚拟机资源调度方案。由于虚拟机是云计算环境下的核心资源，因此虚拟机资源调度是非常重要的。为了节约能源，虚拟机资源调度方案应与能量管理策略相结合，使每个服务器上的虚拟机数量最大且节点空闲。
3、云计算负载均衡
负载均衡作为云计算资源调度的重要应用，旨在满足用户的负载需求，使多个服务器上的负载达到最优化。可以通过开展负载均衡，将更多的请求分配给处于低负载状态的服务器，从而提高整个系统的性能和能效。
四、结论
综上所述，能耗感知的复杂资源调度技术是云计算环境下的重要研究领域之一，在提高整个系统的性能和能效、降低运营成本和减小环境压力方面具有重要的意义和应用价值。在未来研究中，需要进一步深入学习云计算的资源调度问题，根据不同的应用场景，开展富有创新的研究工作，以满足未来大规模云计算应用的需求。