摘要：云计算要想顺利实现其主要功能,离不开两大基础技术,分别是资源的分配和任务调度,其中,资源的分配效果将直接影响到云计算的运行效果和处理能力。基于此,有必要针对云计算数据中心的资源调度进行优化,从而降低云计算的能耗,同时有效提高云计算的运行效率。文章分析了基于传统Map Reduce调度模型,设计并行的Map Reduce资源分配算法,进而达到良好的能耗控制效果和运行效果,取得良好的实践运行效果。

摘要：云计算技术的日益更新,使得云计算服务的用户规模也不断增大,但其中存在许多不合理的任务调度策略,从而导致了大量的能源浪费。绿色云计算根据用户需求,针对任务调度模块提出一种行之有效的实施方案,从而降低云计算系统能耗。基于负载均衡机制和动态任务调度策略,设计了一种绿色云计算体系结构和能耗优化模型。实验结果证明了该方法的可行性和有效性。

摘要：任务调度和资源分配是云计算的两大关键技术,资源分配决定着资源使用规则,关系到云计算的执行效率和并发处理能力。针对绿色云计算中的资源管理与调度过程,在Map Reduce调度模型基础上,设计一种并行Map Reduce资源分配算法。实验结果表明,该算法在能耗优化和执行时间方面都优于Map Reduce算法。

摘要：动态数据聚集计算方法主要包括节点聚集、数据聚集两个方面的内容,实现了绿色云计算数据中心系统的统筹管理,结合不同时段节点和数据的使用情况,将数据集聚起来,重新部署各数据节点,逐步实现了有序化聚集,保证了计算储存节点可持续正常运转。本文通过仿真实验,详细的分析了该算法的各项性能,总结与探讨了面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法的重要意义。

摘要：为降低绿色数据中心的能耗,实现绿色通信的目标,在详细分析了绿色云计算的任务调度过程基础上,结合遗传算法具有较好的鲁棒性和分布性等特征,本文利用资源整合策略,设计一种新的遗传并行任务调度算法.该算法从资源整合和资源配置角度,充分考虑到绿色云计算平台的分布性和异构性等特征.仿真测试的实验结果充分显示出该算法在响应时间和能耗优化等方面,都明显优于其他算法.

摘要：针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗,以及由于不匹配任务调度而产生大量"奢侈"能耗的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法.首先,用排队模型对云计算系统进行建模,分析云计算系统的平均响应时间和平均功率,建立云计算系统的能耗模型.然后提出基于大服务强度和小执行能耗的任务调度策略,分别针对空闲能耗和"奢侈"能耗进行优化控制.基于该调度策略,设计满足性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints).实验结果表明,该算法在保证执行性能的前提下,可大幅度降低云计算系统的能耗开销.

摘要：针对云计算数据中心的能耗问题,提出了绿色云计算体系理论,设计了绿色云系统架构;基于该架构,将能量作为一种系统资源进行分配,提出了三种绿色任务调度算法分别是STF-OS、LTF-OS和RT-OS算法;对三种绿色任务调度算法可行性做了相关的理论分析,三种算法可以有效地减少能源消耗;通过扩展云计算仿真平台CloudSim实现了模拟实验,结果表明STF-OS算法降低数据中心能耗的能力最优。