7月19日:李克勤
发布时间:2018-07-06  阅读次数:1049

报告题目:弹性云计算平台性能和成本的优化

报 告 人:李克勤 教授

主 持 人:魏同权 副教授

报告时间:2018年7月19日 周四 10:00

报告地点:中北校区数学馆201

 

报告人简介:

李克勤现为纽约州立大学讲席教授、湖南大学信息科学与工程学院国家特聘教授、博士生导师、院学术委员会主席、超级计算与云计算研究所所长。他1985年毕业于清华大学,获计算机科学学士学位;1990年毕业于休斯顿大学,获计算机科学博士学位。之后受聘于纽约州立大学,历任助理教授、副教授、正教授;2009年晋升为纽约州立大学讲席教授;2011年被聘请为清华大学高智讲座教授;2012年受聘为国家特聘教授;2014年当选IEEE Fellow(国际电气和电子工程师学会院士);2016年荣获中共中央组织部和国家人力资源和社会保障部联合任命的“国家特聘专家”称号(中华人民共和国海外高层次引进人才最高荣誉称号)。目前研究课题集中在并行计算与高性能计算、分布式计算、高能效计算和通信、异构计算系统、云计算、大数据计算、CPU-GPU混合协同计算、多核计算、存储和文件系统、无线通讯网络、传感器网络、对等文件共享系统、移动计算、服务计算、物联网和信息物理系统等。在学术著作、研究期刊、和国际会议上共发表论文550篇以上(其中IEEE/ACM Transactions/Journals论文超过130篇,SCI期刊论文超过320篇)。他在网格网络的处理器分配和作业调度以及光网络上的并行计算方面的开创性研究具有广泛和深远的影响,为他带来了崇高的学术声誉。他曾多次荣获国际学术会议最佳论文奖。他多次担任国际学术会议主席,并且担任2017年召开的第7届IEEE国际云计算和服务计算年会和第13届国际自然计算及模糊系统和知识发现会议的主席。他主持国家自然科学基金委员会的重点项目“面向激光聚变模拟的大规模异构众核系统可扩展并行算法与优化方法”;主持国家自然科学基金委和新加坡国家研究基金会数据科学合作研究项目“面向列车故障检测的深度学习模型及其异构并行处理技术”;承担科技部863重大项目“高性能计算环境应用服务优化关键技术”和“基于内存计算的并行处理系统研究与开发”;并且主持科技部国家重点研发计划“面向异构体系结构的高性能分布式数据处理技术与系统”的子项目“面向大数据集的数据流编程模型及高通量视频示范应用”;同时在“大规模异构并行系统的高效能调度理论与方法”领域带领湖南省自然科学基金创新研究群体。他具有重大国际声誉和影响,在世界范围内有50个以上合作研究团队和超过500位合作研究人员。他是IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on Computers, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on Services Computing, IEEE Transactions on Sustainable Computing等著名和顶级学术刊物的编委。他是IEEE计算机学会Fellow遴选委员会委员。

 

报告摘要:

弹性是云计算的一个基本特征,可以被认为是云计算的一大优势和关键优势。有两种类型的弹性和可扩展多服务器管理模式,即上下扩展和伸缩的弹性服务器管理(即依赖于当前工作负载的动态多服务器速度管理或自动速度调整)以及里外扩展和伸缩的弹性服务器管理(即依赖于当前工作负载的动态多服务器数量管理或自动数量调整)。弹性云计算系统中的两种云资源缩放也称为垂直可伸缩性和水平可伸缩性。我们正式定义自动速度缩放方案和自动数量缩放方案。我们通过将云计算平台视为排队系统来开发分析模型,以研究垂直弹性和水平弹性。我们使用连续时间马尔可夫链(CTMC)模型来精确计算云平台的性能(即平均响应时间)和成本(即平均功耗和平均虚拟机个数)。我们展示弹性云计算系统相对于无弹性云计算系统的优越性,即提供更高的服务质量和更低的服务成本。我们研究自动缩放方案的优化,即具有成本约束的性能优化和具有性能约束的成本优化。我们讨论异构弹性云服务器上的最佳负载分配,以最大限度地减少平均任务响应时间,或将平均功耗降至最低,或将平均性价比降至最低。我们还讨论异构弹性云服务器上的最佳负载分配和最优速度设置,用于功率约束的性能优化和性能约束的功率优化。

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