高能耗正在成為各個(gè)數(shù)據(jù)處理中心的突岀問題，如何降低虛擬化云計(jì)算平臺(tái)的能耗，已經(jīng)成為業(yè)界所廣泛討論的一個(gè)問題。根據(jù)統(tǒng)計(jì)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(shí)的電能，超過了其全國電視機(jī)的耗能總和由此可見，做好能耗管理,對(duì)于虛擬化云計(jì)算平臺(tái)的未來發(fā)展具有極其重要的作用

1虛擬化云計(jì)算平臺(tái)能耗來源分析

虛擬化云計(jì)算平臺(tái)的能耗主要包含了兩個(gè)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(yùn)轉(zhuǎn)各部件系統(tǒng)的耗能。就當(dāng)前實(shí)際情況而言，處理器的設(shè)計(jì)制造工藝已經(jīng)達(dá)到了較高水平，并且仍然在不斷進(jìn)步丄匕如英特爾Itanium2，其所包含的晶體管數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了十億個(gè)。如此高性能的處理器，伴隨著的是高耗能。處理器在進(jìn)行運(yùn)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(shí)間處理器所進(jìn)行的單一處理環(huán)節(jié)更多，與之對(duì)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(yùn)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(dǎo)致耗能也在逐漸增加。不僅如此，每個(gè)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(fèi)匚總的來說，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中心兩個(gè)部分，就是虛擬化云計(jì)算平臺(tái)的最大能耗來源。

2虛擬化云計(jì)算平臺(tái)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(jìn)行，其一是將虛擬層當(dāng)做一個(gè)操作系統(tǒng)，通過其對(duì)整體系統(tǒng)性能進(jìn)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(gè)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(shí)狀態(tài)上。一般來說，虛擬層可以支持電源接口和高級(jí)配置的能耗管理體系，通過監(jiān)控CPU利用率，實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)的功率狀態(tài),并形成一個(gè)獨(dú)立的命令平臺(tái),從而通過該平臺(tái)調(diào)節(jié)硬件的功率狀態(tài),改善其能耗。

22云計(jì)算平臺(tái)層能耗管理的基本理念

云計(jì)算平臺(tái)層的能耗管理主要可以通過硬伸縮、軟伸縮和整合這三個(gè)方面來進(jìn)行。硬伸縮主要是指不同平臺(tái)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(shí)進(jìn)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(duì)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(gè)虛擬層在多個(gè)資源上進(jìn)行軟伸縮，其會(huì)導(dǎo)致負(fù)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(diǎn)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(tái)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(dòng)態(tài)平衡，是能耗管理的有效手段。系統(tǒng)負(fù)載是處于不斷變化的狀態(tài)之中的,而遷移有需要依附負(fù)載。因此,在權(quán)衡能耗與性能時(shí)，還需考慮重置資源所帶來的開銷和收益。比如負(fù)載變化很快時(shí),損失部分性能比觸發(fā)一個(gè)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(gè)遷移，導(dǎo)致能耗逐步擴(kuò)大

3虛擬化云計(jì)算平臺(tái)能耗管理的算法分析

31算法分類簡介

虛擬化云計(jì)算平臺(tái)能耗管理的算法種類很多，按動(dòng)作性質(zhì)來分可以分為被動(dòng)節(jié)能算法和主動(dòng)節(jié)能算法。主動(dòng)節(jié)能算法主要是對(duì)歷史數(shù)據(jù)做出分析，對(duì)未來能耗提出預(yù)測和規(guī)劃。被動(dòng)節(jié)能算法則是通過監(jiān)控手段根據(jù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)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(shí)際運(yùn)用中存在一定缺陷，比如在程序進(jìn)行重調(diào)的時(shí)候，需要基于模擬重新學(xué)習(xí)啟發(fā)式算法不需要基于模擬學(xué)習(xí)，在大規(guī)模與計(jì)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(xì)粒度算法和混合算法。

32節(jié)能部署算法分析

虛擬云計(jì)算平臺(tái)的能耗管理，通過節(jié)能部署算法進(jìn)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(shí)現(xiàn)最小能耗。在虛擬云計(jì)算平臺(tái)的數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)配置變化，或者是負(fù)載和模式發(fā)生變化，就可以進(jìn)行重新計(jì)算和部署，以實(shí)現(xiàn)最小化能耗。節(jié)能部署算法在運(yùn)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(jī)；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(xì)分為靜態(tài)部署和半靜態(tài)部署等幾個(gè)類別，在使用過程中要根據(jù)實(shí)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(jì)算平臺(tái)的最大問題，其極高的能耗帶來了大量的資金耗費(fèi)，增加相關(guān)數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。從能耗管理的基本理念人手,合理運(yùn)用各類節(jié)能算法，找到科學(xué)的節(jié)能措施,是降低虛擬云計(jì)算平臺(tái)能耗的有效方法。