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公开(公告)号：CN110580209B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201910688296.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的云服务器弹性伸缩与性能优化方法。本发明包括对服务器功耗的控制和对虚拟机应用级性能的控制，其中集群级功率控制环中功率控制器通过动态电压和频率调整（DVFS）调整每个服务器的CPU频率，动态控制集群中所有服务器的总功耗。而性能控制环中性能控制器通过调整分配给它的CPU资源来动态控制虚拟机的应用程序性能。由于群集的总功耗需要保持低于共享电源的容量，并且不同服务器之间的集群级功率转换可以带来更好的系统性能。通过本发明提供的基于模型预测控制的云服务器弹性伸缩与性能优化方法，可以降低系统功耗，并且保证虚拟机上的应用程序性能满足一定的要求，提高系统服务质量。
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公开(公告)号：CN111752708A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010547220.1
申请日：2020-06-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的存储系统自适应参数调优方法。本发明包括对存储系统I/O带宽的管理、I/O负载特征识别和对系统参数自适应调优，其中I/O带宽的管理是通过加强公平排队调度算法来对带宽进行分配，使应用程序能够得到合理的带宽资源。I/O负载特征识别是借助多元线性回归理论来对存储系统进行性能建模，通过检测负载特征，动态地提取存储系统的性能模型。系统参数自适应调优是通过拉丁超立方抽样方法和贪心参数选择算法来选择出对存储系统性能影响较大的参数，继而通过深度神经网络训练优化模型，得到系统性能最优的参数配置。本发明可以合理管理I/O带宽，检测识别负载特征，自动选择重要参数并优化存储系统性能。
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公开(公告)号：CN110580209A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910688296.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模型预测控制的云服务器弹性伸缩与性能优化方法。本发明包括对服务器功耗的控制和对虚拟机应用级性能的控制，其中集群级功率控制环中功率控制器通过动态电压和频率调整（DVFS）调整每个服务器的CPU频率，动态控制集群中所有服务器的总功耗。而性能控制环中性能控制器通过调整分配给它的CPU资源来动态控制虚拟机的应用程序性能。由于群集的总功耗需要保持低于共享电源的容量，并且不同服务器之间的集群级功率转换可以带来更好的系统性能。通过本发明提供的基于模型预测控制的云服务器弹性伸缩与性能优化方法，可以降低系统功耗，并且保证虚拟机上的应用程序性能满足一定的要求，提高系统服务质量。
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