26、DEEP-SaM模型对作业调度的启示

DEEP-SaM模型对作业调度的启示

1. 引言

现代数据中心面临着不断增长且波动的需求，这导致了非高峰时段的闲置资源和能源浪费。为了解决这一问题，网格计算提供了一种可行的解决方案，允许任务被去中心化配置，从而提高资源利用率并减少能源消耗。然而，网格计算在企业中的应用仍然面临挑战，尤其是在能源效率和客户满意度之间的平衡方面。本文将探讨DEEP-SaM模型如何在优化计算环境中任务分配方面发挥作用，特别是如何在不影响客户满意度的前提下最小化能源成本。

2. DEEP-SaM模型概述

DEEP-SaM（Differential Energy Efficient Placement Strategy with Satisfaction）是一种基于市场的配置策略，旨在最大化计算任务市场中的社会福利，同时考虑能源成本和客户满意度。该模型通过以下方式实现：

• 能源成本 ：考虑固定和可变能源成本，确保资源的高效利用。
• 客户满意度 ：通过服务水平协议（SLA）来衡量，确保客户对服务的满意度。

DEEP-SaM模型特别适用于计算云、网格和数据中心环境，其中节点可以被视为可分割的虚拟机，能够并行执行多个任务。

2.1 模型背景

DEEP-SaM模型的背景是基于计算环境中的资源分配问题。在数据中心中，资源分配通常由调度器决定，而调度器的目标是最大化资源利用率或平衡系统负载。然而，DEEP-SaM模型引入了新的目标：在优化资源分配的同时，考虑能源成本和客户满意度。

3. DEEP-SaM模型