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面向绿色云计算的节能型资源整合和任务调度关键技术的研究
结题报告
批准号:
61472192
项目类别:
面上项目
资助金额:
85.0 万元
负责人:
徐小龙
依托单位:
学科分类:
F0202.系统软件、数据库与工业软件
结题年份:
2018
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
王新珩、Jose Alcaraz Calero、汪琦、唐瑀、龚培培、邵军、李硕、李永萍、涂群
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中文摘要
云数据中心的高能耗及其引起的环境问题引起了广泛的关注。云数据中心中能量的不合理组织、资源的低效管理与任务的无序执行是造成其高能耗、低能效的主要原因。本项目将在细致分析相关工作以及目前云数据中心运作模式导致的能耗问题的基础上,构建科学的云数据中心能耗模型与绿色云计算模型,然后结合自身的研究优势,从资源整合和任务调度的角度针对面向绿色云计算的资源配置算法、任务调度策略及数据部署与紧凑机制等关键技术展开深入研究,在保证系统QoS和SLA的前提下,使系统的各个环节运行有序化,有效、合理地降低云数据中心的能耗。本项目还针对绿色云计算的科学评价机制展开研究,并构建逼真的绿色云计算实验测试平台、原型系统及典型应用示范,以有效验证和优化本项目提出的关键技术的性能、可行性与实际应用价值。针对绿色云计算模型及面向绿色云计算的资源整合和任务调度关键技术展开深入细致的研究,对于节能减排具有重要意义和价值。
英文摘要
High-energy consumption in cloud data centres and its effects on the environment raised widespread concerns around the world. The reasons for the high-energy consumption are because of the unorganised distrition of energy, low efficinet managements of resources, and less organised tasks executions. The objectives of this project are to establish an energy-consumption model and a green cloud computing model based on detailed analysis of operations of data centres and energy consumption owing to the operation, and to develop algorithms to alloate resources, schedule tasks execution, and distribute and aggregate data towards green cloud computing, thus makeing the components of cloud system operate orderly, and reducing of energy consumption efficiently and reasonably under the guarantee of system's Quality of Service (QoS) and Service Level Agreement (SLA). In addition, an assessment method will be studied in this project to evaluate the green cloud computing, and an experiment plaftorm will be developed to test the performance and feasibility of green cloud computing technologies proposed in this project. Pilot applications will also be implemented in this platform to test its practical applications. The exclusive research efforts in modelling green cloud computing and resource allocation and tasks execution scheduling will play an important role in reducing energy consumption and emission of CO2 to the globe.
目前,全球各地均在构建大规模的云数据中心。然而,目前云系统的高能耗、低能效的根本原因是云数据中心中能量的不合理组织、资源的低效管理与任务的无序执行。本项目中,我们细致分析相关工作以及目前云数据中心运作模式导致的能耗问题的基础上,构建了科学的云数据中心能耗模型与绿色云计算模型,然后结合自身的研究优势,从资源整合和任务调度的角度研究并提出了面向绿色云计算的资源配置算法、任务调度策略及数据部署与紧凑机制等成果,在保证系统QoS和SLA的前提下,使系统的各个环节运行有序化,有效、合理地降低云数据中心的能耗。本项目还针对绿色云计算的科学评价机制展开了研究,并构建了逼真的绿色云计算实验测试平台、原型系统及典型应用示范,有效验证和优化了本项目提出的关键技术的性能、可行性与实际应用价值。本项目共发表了23篇论文,其中SCI收录9篇,EI收录9篇;撰写并出版了学术专著《云计算技术及其性能优化》;申请国家发明专利19项,已经授权3项;研究成果还获得了5项奖项。针对绿色云计算模型及面向绿色云计算的资源整合和任务调度关键技术展开深入细致的研究,对于节能减排具有重要意义和价值。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:--
发表时间:2015
期刊:北京理工大学学报(自然科学版)
影响因子:--
作者:徐小龙;吴家兴;曹玲玲;王新珩
通讯作者:王新珩
DOI:10.1109/jsee.2016.00047
发表时间:2016-04
期刊:Journal of Systems Engineering and Electronics
影响因子:2.1
作者:XU Xiaolong;CAO Lingling;WANG Xinheng
通讯作者:WANG Xinheng
Multi-authority proxy re-encryption based on CPABE for cloud storage systems
基于CPABE的云存储系统多权限代理重加密
DOI:10.1109/jsee
发表时间:2016-03
期刊:Journal of Systems Engineering and Electronics
影响因子:2.1
作者:XU Xiaolong;ZHOU Jinglan;WANG Xinheng;ZHANG Yun
通讯作者:ZHANG Yun
NC-MACPABE: Non-centered multi-authority proxy re-encryption based on CP-ABE for cloud storage systems
NC-MACPABE:云存储系统基于CP-ABE的非中心多权限代理重加密
DOI:10.1007/s11771-017-3483-z
发表时间:2017-04
期刊:Journal of Central South University
影响因子:4.4
作者:XU Xiaolong;ZHANG Qitong;ZHOU Jinglan
通讯作者:ZHOU Jinglan
Truth finder algorithm based on entity attributes for data conflict solution
基于实体属性的数据冲突解决真相发现算法
DOI:10.21629/jsee.2017.03.21
发表时间:2010-01
期刊:Journal of Systems Engineering and Electronics
影响因子:2.1
作者:XU Xiaolong;LIU Xinxin;LIU Xiaoxiao;SUN Yanfei
通讯作者:SUN Yanfei
面向大规模算力网络的可信内生安全保障关键技术
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    --
  • 批准年份:
    2024
  • 负责人:
    徐小龙
  • 依托单位:
面向高效能云边聚合计算的智能容器技术及优化机制的研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    徐小龙
  • 依托单位:
基于安全Agent的可信云计算与对等计算融合模型及关键技术的研究
  • 批准号:
    61202004
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    徐小龙
  • 依托单位:
国内基金
海外基金