数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

带安全检测的云数据中心虚拟机迁移策略

在云数据中心的构造过程中,通过设计安全的架构来降低能量消耗是一种新的思路.提出了基于安全检测的虚拟机迁移策略,利用隔室技术及病毒传染模型(susceptible infected recovered,SIR)在虚拟机迁移过程把有安全威胁的虚拟机隔离出来,保证云数据中心的能量消耗与安全级别的平衡;参考Cloudsim项目中虚拟机迁移方法,将基于安全检测的策略分为安全虚拟机选择算法(security based selection,SBS)与安全虚拟机放置算法(security based placement,SBP);以Cloudsim云计算模拟器中的虚拟机选择及虚拟机放置策略作为性能比较对象.仿真实验结果表明,基于安全检测的虚拟机迁移策略可扩展性较好,可以抵御网络攻击,在能量消耗上只有少量的增加,可以作为其他云服务提供商构造云数据中心的参考模型.     

一种融合虚拟机选择的虚拟机放置方法

为了节省云数据中心的能量消耗,提出一种融合虚拟机选择的虚拟机放置方法.该策略将虚拟机迁移过程划分为物理主机状态检测,虚拟机选择和虚拟机放置3个步骤;在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,选取了Cloudsim项目中已有的且被证明是优秀的鲁棒局部归约检测方法和最小迁移时间选择方法;在最后的虚拟机放置阶段,以虚拟机和物理主机双方稳定匹配为目标,采用一种融合虚拟机选择与放置过程之间密切结合的虚拟机迁移策略,该策略可以保证活动物理主机的硬件资源有比较满意的利用效率;使用CloudSim作为云数据中心仿真环境.实验结果表明:与Cloudsim中已有的虚拟机迁移办法相比,提出的放置方法中云数据中心的各类性能指标都可以得到改善,该实验结果对于其他企业构造节能云数据中心有很好的参考价值.     

绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略

虚拟机迁移策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出了绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略 (temperature-aware virtual machine migration,TA-VMM)。主要考虑物理主机处理器的温度情况作为选择和分配虚拟机的关键因素。建立了虚拟机迁移过程中物理资源的温度和能量的数学模型; 以最小温度距离 (minimum temperature distance,MTD)作为虚拟机选择的重要考虑因素;以温度距离比率 (temperature distance ratio,TDR)作为虚拟机重新分配的重要考虑因素;以Cloudsim3.0云计算模拟器中的物理主机超负载检测算法和虚拟机分配策略作为TA-VMM的性能比较对象。利用Cloudsim3.0模拟器建立了TA-VMM的仿真环境,实验结果表明,与Cloudsim中已有的虚拟机迁移策略比较,TA-VMM在节省能量和虚拟机迁移次数方面具有较好的性能, 服务协议(service level agreement,SLA)违规方面只有极小的增加。     

云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法

为降低大规模数据中心的能耗,提出了一种虚拟机部署算法——三阈值节能算法(TTEA).该算法利用能耗与处理器资源利用率的线性关系,将负载过重和负载过轻主机上的虚拟机迁移到负载适度的主机上,而负载正常主机上的虚拟机不发生迁移.基于TTEA,进一步提出了4种虚拟机的选择策略,并通过实验对比选择HLGP策略作为最佳策略.仿真结果表明,与单阈值算法和双阈值算法相比,HLGP策略能有效降低数据中心的能耗,保持高的服务质量.     

一种基于资源使用阈值边界的虚拟机分配策略

虚拟机分配策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出一种基于资源使用阈值边界的虚拟机(resource utilization thresholds virtual machine,RUT-VM)分配算法,建立了资源使用效率阈值边界和性能参数的数学模型; RUT-VM算法可以根据云端当前工作负载的状态来获得资源的使用效率情况,在工作负载高于或者低于设置的阈值上界与阈值下界时,将物理主机上的虚拟机进行迁移,放置到新的物理主机上。利用CloudSim3.0作为云数据中心的云端RUT-VM分配策略的测试环境。测试结果表明,RUT-VM分配算法可以减少云数据中心的服务等级协议(service level agreement,SLA)违规,保证云计算的服务质量, 与其它的虚拟机分配算法比较起来,可以明显的降低能量消耗。     

基于能耗感知的虚拟机迁移管理软件

【目的】在云计算环境中,通过虚拟机在线迁移可以实现服务器的节能优化。【方法】对多种虚拟机迁移模型进行综合分析,研发一个虚拟机在线迁移管理软件,实现云环境的监控与虚拟机迁移模拟,并采用cloudsim作为云仿真平台对虚拟机在线迁移管理软件(Energy-aware Live-migration of Virtual Machine Manager Software,ELVMan)的应用进行测试。【结果】该软件可有效指导降低能源损耗。【结论】通过该软件可以为现实的云环境集群选择最优的迁移策略,达到最大化节能。     

高校云计算数据处理中虚拟机迁移与轮转模式研究

针对高校云计算数据处理应用中的虚拟器迁移和数据处理任务调度问题,首先提出一种新颖且高效的数据依赖感知的虚拟机迁移方案(简称为DataAware)。在进行虚拟机迁移时,DataAware考虑了虚拟机之间的数据依赖性和服务器的剩余容量,以此减少迁移产生的网络流量。然后,为了进一步提高云计算中数据处理的性能,提出一种基于轮转模式的同步并行轮转(SPR)调度算法,以减少由数据汇聚而形成的通信瓶颈。最后分别采用仿真实验和理论分析评估所提出方法的性能。仿真实验结果表明,DataAware能够大大地减少网络流量,提高网络性能。通过推导出SPR策略的误差上界,说明采用SPR模式对数据处理任务进行调度能使数据处理算法收敛。     

云数据中心基于负载预测的物理主机状态检测策略

针对云数据中心现有物理主机状态检测算法对提高云数据中心物理资源的利用率效果不明显问题,提出了基于负载预测的物理主机状态检测策略(load prediction based physical host status detection,LP-PHSD),LP-PHSD利用时间序列和二次指数平滑法预测出物理主机在未来一段时间内的资源利用率情况,同时结合绝对中位差方法,确定资源利用率动态阈值边界,选择适当的时刻进行迁移,提高物理资源的利用效率,降低能量消耗.LP-PHSD包括源物理主机状态检测和目标物理主机状态检测2个部分,可以很好地判断出虚拟机迁移的时刻.实验表明,经LP-PHSD策略优化后的新虚拟机迁移方法与近几年的BenchMark迁移模型比较起来,云数据中心的总体能量消耗降低,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高.     

基于马尔可夫链的主机负载预测能耗优化算法

现代服务应用对计算能力需求的快速增长导致云计算数据中心能耗加剧,为解决数据中心能耗问题,本文提出了一种新的融合马尔可夫链和能耗感知选择策略的能耗优化算法——基于预测的能耗优化算法(Prediction based Energy Consumption Optimization Algorithm,PECOA).实验结果表明,PECOA算法在保证服务质量的前提下,能耗与基于最小虚拟机迁移时间的本地回归算法(Local Regression based on Minimum Migration Time,lr_mmt_1.2)相比降低了约11.04%,验证了本文方法的有效性.     

尼卡地平和VM-26逆转C6/VM-26耐药性研究

目的阐明胶质瘤耐药发生的机制,克服耐药性的产生,提高手术后化疗的效果,增加胶质瘤细胞对化疗药物的敏感性,最大限度地抑制胶质瘤细胞增殖,延缓肿瘤复发.方法模拟临床的给药方法,利用VM-26(威猛)在不同条件下的诱导建立了鼠胶质瘤C6细胞株对VM-26的耐药模型,通过钙离子拮抗剂尼卡地平(NCDP)作用,提高了VM-26对耐药的C6细胞株的敏感性.结果利用尼卡地平(5 mg/L)与VM-26协同作用时,使VM-26对C6/VM-26的抑制率从33.45%分别提高到70.25%,与VM-26组之间有显著差异(P<0.01).结论尼卡地平通过与化疗药物竞争地结合肿瘤细胞膜上的P-170糖蛋白,使化疗药物从细胞内泵出减少,细胞内药物积聚增多,增加了化疗药物的细胞毒性,逆转耐药.     

跨域虚拟网络环境下虚拟机Live的迁移机制

针对跨域虚拟网络环境下虚拟机的在线迁移机制, 设计了支持虚拟机跨域通信的虚拟网络路由协议和控制虚拟机在线迁移的路由更新协议, 以支持虚拟机的跨域动态管理, 并基于流行虚拟化环境Xen, 完成了原型实现, 从而解决了虚拟机跨域的在线迁移问题, 实现了利用广域网络环境搭建动态虚拟化平台.     

基于向量矩阵优化频繁项的改进Apriori算法

针对经典Apriori算法存在多次扫描数据库及生成冗余候选项的弊端, 提出一种改进的VM_Apriori算法. 该算法采用事务数据向量矩阵与行候选向量相结合的表示方法, 运用快速排序的思想对频繁项集的项按各单项的出现频度升序重排,  以提高算法的执行效率. 实验结果表明, 改进的VM_Apriori算法能在正确挖掘关联规则的同时极大提高执行效率.     

基于模糊层次分析的虚拟机热度综合评估方法

虚拟机热点的判断是虚拟机热点消除过程中的关键环节.传统方法通常判断监测指标是否超过阈值,未考虑判断指标与服务之间的关系,影响判断的准确性.本文结合部署在虚拟机上的服务的可用性和质量因素建立了热度评估指标体系,提出了基于模糊层次分析的主观权重和基于离差最大化法的客观权重的确定算法,以及将主观权重和客观权重相结合的热度综合评估方法,并给出了基于热度的虚拟机冷热点判断规则.实验结果表明,利用热度进行热点判断的准确率高于利用传统设定阈值的方法,可以有效减少不适当的迁移,热点消除的代价较小.     

VM电路研究分析

从分析传统的电视图像轮廓校正电路入手，对一种新型的图像轮廓校正电路一Ⅷ电路的结构与原理进行了分析．VM电路具有克服传统电路不足的优点，可实现更高级的图像轮廓校正的功效．     

基于数据相关性的多片闪存系统垃圾回收器

研制了一种基于数据相关性的垃圾回收器.通过更新频率计数器链表机制,检测出具有相关性的数据.垃圾回收器对相关性数据进行迁移,集中到同一个片内,有效地延长了片处于关闭状态的时间,有利于抵消同步损失,达到节能的目的.使用能量权函数来衡量处于不同能量状态的片的回收代价,最小化对处于休眠态的片进行回收的次数.回收块选择算法采用加权代价函数的方法,考虑了能量权和迁移权,使得回收耗能最小.实验结果显示:规格化能量减少了大约15%,规格化延时增加了6.3%;其乘积比代价-收益策略减少了9.6%.该垃圾回收器能够用较小的性能损失获得较大的节能比例.