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数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法
引用本文:姜建华,刘渝,王丽敏,陈坚,黄娜,魏晓辉.数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法[J].吉林大学学报(理学版),2014,52(6):1239-1248.
作者姓名:姜建华  刘渝  王丽敏  陈坚  黄娜  魏晓辉
作者单位:1. 吉林财经大学 物流产业经济与智能物流实验室, 长春 130117; 2. 吉林财经大学 管理科学与信息工程学院, 长春 130117;3. 上海财经大学 信息管理与工程学院, 上海 200433; 4. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012
基金项目:国家自然科学基金,吉林省教育厅基金,吉林财经大学科研项目
摘    要:结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点,综合考虑CPU使用率和RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型,并引入人工蜂群算法及启发式反向思想,将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节,实现云计算中数据中心节能问题的优化.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明:该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法(ABCS)与最大最小时间(MMT)、随机选择(RS)和最小使用率(MU)3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%,虚拟机迁移频率减少至5%以下.

关 键 词:云计算  虚拟机迁移  虚拟机选择  人工蜂群算法  
收稿时间:2014-03-21

VM Selection Energy-Efficiency Algorithm Based on Heuristic Backward Artificial Bee Colony Method in Data Clouds
JIANG Jianhua,LIU Yu,WANG Limin,CHEN Jian,HUANG Na,WEI Xiaohui.VM Selection Energy-Efficiency Algorithm Based on Heuristic Backward Artificial Bee Colony Method in Data Clouds[J].Journal of Jilin University: Sci Ed,2014,52(6):1239-1248.
Authors:JIANG Jianhua  LIU Yu  WANG Limin  CHEN Jian  HUANG Na  WEI Xiaohui
Institution:1. Laboratory of Logistics Industry Economy and Intelligent Logistics, Jilin University of Financeand Economics, Changchun 130117, China;  2. School of Management Science and Information Engineering,Jilin University of Finance and Economics, Changchun 130117, China; 3. School of Information Management and Engineering, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai200433, China; 4. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:Energy efficiency is a crucial issue in data center. Since data intensive jobs have the characteristics of frequently reading and writingoperations, CPU and RAM utilization rates are considered as two important influencing factors to make energy efficiency evaluation model. Artificial bee colonyalgorithm and heuristic backward thinking were applied to VM selection phase in VM migration policy to save energy. Compared with MMT,RS and MU algorithms in CloudSim, the proposed VM selection algorithm, ABCS, made energy 20%-25% saved and VM migration frequency less than 5%.
Keywords:cloud computing  VM migration  VM selection  artificial bee colony algorithm
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