高能耗正在成為各個數(shù)據(jù)處理中心的突岀問題，如何降低虛擬化云計算平臺的能耗，已經(jīng)成為業(yè)界所廣泛討論的一個問題。根據(jù)統(tǒng)計資料顯示，2006年美國國內(nèi)的數(shù)據(jù)處理中心總共消耗大約610億千瓦時的電能，超過了其全國電視機的耗能總和由此可見，做好能耗管理,對于虛擬化云計算平臺的未來發(fā)展具有極其重要的作用

1虛擬化云計算平臺能耗來源分析

虛擬化云計算平臺的能耗主要包含了兩個方面,其一是數(shù)據(jù)處理過程中處理器的耗能；其一是數(shù)據(jù)中心維持正常運轉(zhuǎn)各部件系統(tǒng)的耗能。就當前實際情況而言，處理器的設(shè)計制造工藝已經(jīng)達到了較高水平，并且仍然在不斷進步丄匕如英特爾Itanium2，其所包含的晶體管數(shù)量已經(jīng)達到了十億個。如此高性能的處理器，伴隨著的是高耗能。處理器在進行運算處理的過程中，單一環(huán)節(jié)耗能是一樣的。在處理速度急劇提升的背景下，單位時間處理器所進行的單一處理環(huán)節(jié)更多，與之對應(yīng)的就是耗能急劇攀升。除開處理器的耗能,數(shù)據(jù)中心的正常運轉(zhuǎn)耗能也在逐步提升。數(shù)據(jù)中心硬件設(shè)施鹿雜，各種物理服務(wù)器數(shù)量不斷增加,導致耗能也在逐漸增加。不僅如此，每個物理服務(wù)器的利用率過低，其所消耗的能量與其發(fā)揮的作用不成正比，造成了大量能量浪費匚總的來說，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中心兩個部分，就是虛擬化云計算平臺的最大能耗來源。

2虛擬化云計算平臺能耗管理的基本理念

21虛擬化層能耗管理的基本理念

虛擬化層的能耗管理主要可以通過兩種模式進行，其一是將虛擬層當做一個操作系統(tǒng)，通過其對整體系統(tǒng)性能進行監(jiān)控,再結(jié)合DVFS技術(shù)逐步縮減系統(tǒng)部件的耗能另一個是依托應(yīng)用程序信息和能耗管理策略,將虛擬層的能耗管理映射到硬件能耗的真實狀態(tài)上。一般來說，虛擬層可以支持電源接口和高級配置的能耗管理體系，通過監(jiān)控CPU利用率，實時監(jiān)測系統(tǒng)的功率狀態(tài),并形成一個獨立的命令平臺,從而通過該平臺調(diào)節(jié)硬件的功率狀態(tài),改善其能耗。

22云計算平臺層能耗管理的基本理念

云計算平臺層的能耗管理主要可以通過硬伸縮、軟伸縮和整合這三個方面來進行。硬伸縮主要是指不同平臺和設(shè)備架構(gòu)之間，具有不同的硬件伸縮能力。其伸縮能力主要依托虛擬層資源共享。比如VPM允許硬伸縮，允許相關(guān)規(guī)則在使用者操作系統(tǒng)時進行一定的硬件狀態(tài)設(shè)置。由于硬伸縮并非一直有效，也并非可以一直使用，于是又提岀了軟伸縮的概念匚軟伸縮即通過資源調(diào)度模擬硬伸縮所產(chǎn)生的性能損耗。對于數(shù)據(jù)處理器來說,可以修改Hypervjsor的調(diào)度屬性來模擬所期望得到的性能狀態(tài)。整合則是將多個虛擬層在多個資源上進行軟伸縮，其會導致負載不均，有的處理器空閑，有的處理器滿載。但是整合的最大優(yōu)點就是可以大幅節(jié)能，還可以考慮共享資源的異構(gòu)性。

23權(quán)衡平臺的性能與能耗

能耗始終是與性能相掛鉤的，權(quán)衡性能與能耗,尋找其中的動態(tài)平衡，是能耗管理的有效手段。系統(tǒng)負載是處于不斷變化的狀態(tài)之中的,而遷移有需要依附負載。因此,在權(quán)衡能耗與性能時，還需考慮重置資源所帶來的開銷和收益。比如負載變化很快時,損失部分性能比觸發(fā)一個昂貴遷移更加合理，否則可能造成該遷移尚未完成，又觸發(fā)下一個遷移，導致能耗逐步擴大

3虛擬化云計算平臺能耗管理的算法分析

31算法分類簡介

虛擬化云計算平臺能耗管理的算法種類很多，按動作性質(zhì)來分可以分為被動節(jié)能算法和主動節(jié)能算法。主動節(jié)能算法主要是對歷史數(shù)據(jù)做出分析，對未來能耗提出預(yù)測和規(guī)劃。被動節(jié)能算法則是通過監(jiān)控手段根據(jù)系統(tǒng)實時能耗情況再做岀相應(yīng)調(diào)整。按照算法精度來區(qū)分則可以分為精確算法和啟發(fā)式算法。精確算法的理論基礎(chǔ)是控制論，其在實際運用中存在一定缺陷，比如在程序進行重調(diào)的時候，需要基于模擬重新學習啟發(fā)式算法不需要基于模擬學習，在大規(guī)模與計算系統(tǒng)中能夠獲取較高的性能。此外還可以按照算法粒度分為粗粒度算法、細粒度算法和混合算法。

32節(jié)能部署算法分析

虛擬云計算平臺的能耗管理，通過節(jié)能部署算法進行是較為常用的手段其將能耗管理抽象為裝箱問題，目的就是實現(xiàn)最小能耗。在虛擬云計算平臺的數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)配置變化，或者是負載和模式發(fā)生變化，就可以進行重新計算和部署，以實現(xiàn)最小化能耗。節(jié)能部署算法在運用過程中需要注意一下問題,一是盡量選擇少量的服務(wù)器來安裝虛擬機；二是要優(yōu)先選取效率高性能優(yōu)良的服務(wù)器；三是選擇跟需求接近的服務(wù)器，避免在使用過程中出現(xiàn)碎片；四是在重新配置的過程中，要盡可能減少遷移次數(shù)，降低能耗。節(jié)能部署算法可以細分為靜態(tài)部署和半靜態(tài)部署等幾個類別，在使用過程中要根據(jù)實際情況選取最合適的方法。

4結(jié)束語

高能耗一直是虛擬云計算平臺的最大問題，其極高的能耗帶來了大量的資金耗費，增加相關(guān)數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟負擔。從能耗管理的基本理念人手,合理運用各類節(jié)能算法，找到科學的節(jié)能措施,是降低虛擬云計算平臺能耗的有效方法。