近日，中國科學院重慶綠色智能技術研究院大數據挖掘及應用中心研究團隊在高效能云計算服務器集群資源調度控制研究方面取得進展，相關研究成果以PAPMSC: Power-Aware Performance Management Approach for Virtualized Web Servers via Stochastic Control 為題在Journal of Grid Computing 期刊上發表。

　　隨著云計算平臺和大數據處理規模的日益擴大，對數據中心的高性能低能耗控制方法的研究成為目前學術界和工業界研究的熱點問題。該文針對虛擬云服務器集群在資源管理、性能和節能控制方面的要求，提出了一種能耗感知的虛擬Web服務器集群性能隨機控制策略，用來解決已有虛擬服務器集群控制方案在面對網絡高動態負載和突發事件時表現出的不穩定和低效率問題。該策略采用帶有約束性條件的隨機線性二次型控制方法(ConstrainedStochastic Linear Quadratic Control, cSLQC)來對虛擬服務器集群的性能和節能進行管理。將服務器資源分配問題看作魯棒性動態優化問題，并針對Web服務器的特點，對Web應用的響應時間進行概率性約束，使用Semidefine Programming 方法進行求解。同時，該策略集成了一個比例控制器，用來應對系統模型由于突發事件而導致的模型失準問題。通過對基于Xen虛擬技術的服務器實驗平臺和來自互聯網真實負載數據的測試表明，相比于已有方案，該策略表現出高效性和魯棒性的特點，并且具有良好的彈性。