近日，中国科学院重庆绿色智能技术研究院大数据挖掘及应用中心研究团队在高效能云计算服务器集群资源调度控制研究方面取得进展，相关研究成果以"PAPMSC: Power-Aware Performance Management Approach for Virtualized Web Servers via Stochastic Control"为题在《Journal of Grid Computing》期刊上发表。
随着云计算平台和大数据处理规模的日益扩大，对数据中心的高性能低能耗控制方法的研究成为了目前学术界和工业界研究的热点问题。该文针对虚拟云服务器集群在资源管理、性能和节能控制方面的要求，提出了一种能耗感知的虚拟Web服务器集群性能随机控制策略，用来解决已有虚拟服务器集群控制方案在面对网络高动态负载和突发事件时表现出的不稳定和低效率问题。该策略采用带有约束性条件的随机线性二次型控制方法(ConstrainedStochastic Linear Quadratic Control, cSLQC)来对虚拟服务器集群的性能和节能进行管理。将服务器资源分配问题看作鲁棒性动态优化问题，并针对Web服务器的特点，对Web应用的响应时间进行概率性约束，使用Semidefine Programming 方法进行求解。同时，该策略集成了一个比例控制器，用来应对系统模型由于突发事件而导致的模型失准问题。通过对基于Xen虚拟技术的服务器实验平台和来自互联网真实负载数据的测试表明，相比于已有方案，该策略表现出高效性和鲁棒性的特点，并且具有良好的弹性。
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http://link.springer.com/article/10.1007/s10723-015-9341-z