【摘 要】
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云计算依靠自身优秀的性能,灵活的扩展性,低廉的价格吸引着国内外企业将自身的业务迁移到云上.但是随着云上企业数量增多、任务种类增多、性能特征变复杂,用户很难在运行成本与服务需求的平衡中实现最优,所以用户为了简化操作申请过多的资源,造成了使用成本增加.许多典型的解决资源利用率低下的问题,都是从云提供商的角度优化放置算法,而用户选择将限制资源利用率增加；也有一些方法通过在云平台下的任务性能短时间采集并预
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,陕西 710000
【出 处】
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第 23 届全国信息存储技术学术会议
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云计算依靠自身优秀的性能,灵活的扩展性,低廉的价格吸引着国内外企业将自身的业务迁移到云上.但是随着云上企业数量增多、任务种类增多、性能特征变复杂,用户很难在运行成本与服务需求的平衡中实现最优,所以用户为了简化操作申请过多的资源,造成了使用成本增加.许多典型的解决资源利用率低下的问题,都是从云提供商的角度优化放置算法,而用户选择将限制资源利用率增加；也有一些方法通过在云平台下的任务性能短时间采集并预测,这样的方法会降低任务分类的准确性.对比传统的任务迁移,企业任务迁移还存在：1.物理机信息采集不准确.2.多维度资源需求复杂性.3.任务类型的复杂性.本文提出了一种多属性的任务性能采集工具基于权值可配的多KD树的KNN应用性能分类算法.针对信息采集不准确和多维度资源需求复杂性,本文描述了任务性能的最小参数集合这个概念,从计算,网络,硬盘三个大方面,全方位更细粒度的描述任务.本文从计算,存储,网络资源这三大资源中引申出具体可测量的硬件特征,并建立六维向量(F,M,U,D,S,N)来描述任务的整体运行情况.其中,F：CPU的浮点运行能力作为虚拟机和物理机的统一标准；M：内存总量作为；U：内存使用率；D：磁盘大小；S：磁盘的读写速度.N：网络带宽.使用Lbenchmark采集工具针对以上六维向量进行数据采集.实现了一种多属性的任务性能采集工具,全面采集任务的性能特征.在采集验证中,本文将Ganglia监控系统和Lbenchmark系统在机器上的负载情况进行了对比,最终测试结果显示Ganglia监控系统相比于Lbenchmark系统负载降低了50％以上.针对任务类型复杂性,本文提出了一种基于权值可配的多KD树的KNN应用性能分类算法,挑选适合参数建立多个基于KD树的KNN分类器,交叉验证方法调整每个属性在不同分类器的权重,进行选举分类.本文根据任务性能不同及硬件不同,将任务细分为六种类型(CPU密集型、硬盘密集型、内存密集型、计算密集型、I/O密集型、全负载密集型)得到Benchmark用例表.在KNN简单算法中,对于每一个待测样本点,都要逐一的计算其与对整个样本集中的每一个点的距离,计算并存储好以后,再查找K近邻.在KD树KNN算法中,提出一种分割k维数据空间的数据结构.即对样本集进行组织与整理,分群分层,避免盲目地与训练样本集中每个样本进行距离计算.本文提出的多KD树的权值可配的KNN算法在前面算法基础上进行了进一步优化,将属性对距离的影响根据任务的类型分配权重.分别采用Lbenchmark和ganglia的数据作为训练数据,并且分别使用该训练数据的80％作为测试数据,对简单KNN算法,KD树KNN算法,加权衡的多KD树KNN算法进行比较.实验结果表明多KD树的权值可配的KNN算法准确度明显高于简单KD树-KNN算法；对简单KNN算法有一定的准确性提高.通过分析时间复杂度为O(n),可以看出本算法相较与传统的KNN算法计算量和存储量有所降低.这些得到的信息整合后可以在云平台下为用户提供该任务的详细资源分配情况,为云提供商提供准确任务类型和任务性能特征,利用数据特征映射将资源建议提供给用户和云提供商,进而提高云平台整体的利用率.为进一步分配调度研究奠定了基础.在今后的研究中,将任务信息和任务类型与不同的调度算法结合,以达到全局能耗最低.
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