通过 Brownout 和近似马尔可夫决策过程实现应用组件的节能调度
分布式、并行与集群计算
2017-08-01 v3
摘要
云数据中心的意外负载可能触发过载情况和性能下降。为保证系统性能，云计算环境需要具备处理过载的能力。现有方法，如动态电压频率调节和虚拟机整合，在处理部分过载时有效，但当整个数据中心过载时则无法发挥作用。Brownout 已被证明是一种通过暂时停用应用的非强制性组件或微服务来缓解过载的有前景的方法。此外，Brownout 已被应用于降低数据中心能耗。研究表明，当一项或多项服务被暂时停止提供时，节能与提供给用户的折扣（收入损失）之间存在权衡。在本文中，我们提出了一种基于 Brownout 的近似马尔可夫决策过程方法来改善上述权衡。基于真实轨迹的结果表明，我们的方法比虚拟机整合方法节省 20% 的能耗。与现有的节能 Brownout 方法相比，我们的方法在节省相似能耗的同时，减少了提供给用户的折扣金额。
引用
@article{arxiv.1706.02113,
title = {Energy Efficient Scheduling of Application Components via Brownout and Approximate Markov Decision Process},
author = {Minxian Xu and Rajkumar Buyya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02113},
year = {2017}
}
备注
In the proceedings of 15th International Conference on Service-Oriented Computing (ICSOC'2017) 15 pages, 4 figures