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首页> 外文期刊>Future generation computer systems >Profile-based power-aware workflow scheduling framework for energy-efficient data centers
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Profile-based power-aware workflow scheduling framework for energy-efficient data centers

机译：基于配置文件的节能型工作流调度框架，用于节能数据中心

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摘要

In the age of big data, software-as-a-service (SaaS) clouds provide heterogeneous and multitenant utilization of underlying virtual environments in data centers. Real-time and parallel deployment of applications with data-intensive workloads of various sizes pose challenges in optimal resource scheduling, power utilization, task completion time, network latency, and so on, causing degradation in the quality of service and affecting the user experience. In this paper, we investigate the role of application profiles in addressing the tradeoff between performance and energy efficiency of small- to medium-scale data centers. A power-aware framework for efficient placement of application workloads in the data center is proposed. The framework considers various application workflow constraints, such as CPU, memory, network I/O, and power consumption requirements to develop realistic profiles of application workloads. A system model for the efficient workflow assignment in the data center using a novel scheduler algorithm is presented. The performance of the proposed scheduler is validated through simulation studies. We compare the proposed scheduler with two scheduling algorithms: robust time cost (RTC) and heterogeneous earliest finish time (HEFT). Results show that the proposed scheduler is 19% and 38% more energy efficient than RTC and HEFT, respectively for medium-large sized workloads. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在大数据时代，软件即服务（SaaS）云提供了数据中心中底层虚拟环境的异构和多租户利用。具有各种规模的数据密集型工作负载的应用程序的实时和并行部署在优化资源调度，电源利用率，任务完成时间，网络延迟等方面提出了挑战，从而导致服务质量下降并影响用户体验。在本文中，我们研究了应用程序配置文件在解决中小型数据中心的性能和能源效率之间的权衡方面的作用。提出了一种功率感知框架，用于在数据中心有效放置应用程序工作负载。该框架考虑了各种应用程序工作流程约束，例如CPU，内存，网络I / O和功耗要求，以开发出逼真的应用程序工作负载配置文件。提出了一种使用新型调度程序算法在数据中心进行有效工作流分配的系统模型。通过仿真研究验证了所提出的调度程序的性能。我们将提出的调度程序与两种调度算法进行了比较：鲁棒时间成本（RTC）和异构最早完成时间（HEFT）。结果表明，对于中型工作负载，拟议的调度程序的能源效率分别比RTC和HEFT高19％和38％。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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