集群功耗与服务质量的协调控制调度策略研究

顾军林

(淮安信息职业技术学院计通学院,江苏 淮安223003)

1 引言

服务器规模庞大,能耗开销大,资源异构多样,用户群体广泛,应用任务类型各异,QoS目标约束要求各不相同,云计算系统时刻都要处理大量的用户任务和海量数据。如何对云系统中的资源进行合理分配管理,使得海量用户服务请求均能在一个相对较短的响应时间内完成,同时确保云计算系统的资源利用率较高且整体负载水平相对均衡,成为了云计算领域中的一个研究热点和技术难点。本文针对现有研究策略所存在的缺陷,设计并提出了功耗性能层级资源调度控制架构,并对集群级功耗控制层系统建模。

2 集群级功耗控制层架构

集群级功耗控制层是多层级控制架构中的主控制层,基于集群级的功耗控制而设计架构,每个集群一个集群级功耗控制层。集群级功耗主控制层的主要设计实现原理如下：在集群级功耗控制过程中,通过功耗控制器提供一个接口,根据从上一控制周期得到的各服务器对各自响应时间数据的反馈情况,对各台服务器按需分配集群功率,即给不同服务器分配不同的功率分配权重,并通过动态电压和频率调节(DVFS)来调整每台服务器的CPU频率,从而使集群级功耗控制器能动态控制集群内部所有服务器的整体功耗,在满足硬件本身的功率、CPU频率限定的范围内,实现对集群功率资源的合理分配,使集群电力功耗能够被充分有效的利用,并实现保证服务质量并有效降耗的目的。在集群级功耗控制层中包括集群级的功耗控制器和功耗监控器(万用表),服务器级的CPU频率调节器,以及虚拟机级的QoS监控器(主要负责监控应用响应时间)。

3 集群级功耗控制层系统建模

基于控制理论原理,可以得到第i台服务器的功耗模型如下：Power(k＋1,i)＝Power(k,i)＋ai△f(k,i),其中ai是一个广义参数,其具体值会因服务器系统和工作负载的不同而变化。系统模型中,控制目标是在某一设定时间内(即控制周期内),保证Powertotal(k)收敛于Powerset,模型的准确性已经通过伪随机数字白噪声输入验证,总功耗Powertotal(k)则是指所有服务器的功耗之和,即,可得集群级总功耗控制系统模型如下：Powertotal(k＋1)＝Powertotal(k)＋A△f(k)其中,A＝{a1,a2……an},△f(k,i)＝{△f(k,1),△f(k,2)……△f(k,n)}。

图1 集群级功耗控制层架构图

[1]Wang X,Wang Y.Coordinating power control and performance management for virtualized server clusters[C].IEEE TRANS.PARALLEL DISTRIB.SYST,2011：245-259.

[2]Franklin G F,Powell J D,Workman M L.Digital Control of Dynamic Systems[J].Reading,Ma.：Addison－ Wesley,1980,19(4)：457-458.