基于能耗降低的虚拟机动态迁移算法

在云计算环境中,有效的虚拟机动态迁移算法有助于降低能耗和SLA违反率。本文提出了一种改进的虚拟机动态迁移算法,通过双阈值策略、基于最小迁移代价的虚拟机选择策略和目标物理节点的概率选择策略来降低能耗,并降低SLA违反率。仿真实验表明,该方法在虚拟机动态迁移中能够降低系统的能源消耗,同时也降低了SLA违反率。     

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。     

基于改进萤火虫算法的虚拟机迁移策略研究

为降低数据中心能耗同时保证其服务质量,提出了一种基于改进萤火虫算法的虚拟机迁移调度策略.综合考虑CPU、内存和带宽等因素对能耗的影响,将虚拟机迁移过程模拟为萤火虫的生物行为,并引入模拟退火机制,选择出待迁源主机,将该主机上负载最大的虚拟机迁移到能耗最低的节点.经实验表明,该方法在降低能耗和保证服务质量方面都具有良好的优...     

云计算中基于多目标优化的虚拟机整合算法

云数据中心中存在着高能耗和高服务水平协议违约率的问题,为了解决此问题,提出了一种基于多目标优化的虚拟机整合算法.综合考虑能耗、服务质量和迁移开销等多种因素,将虚拟机整合问题构建为一个具有资源约束的多目标优化问题.使用蚁群系统算法对该多目标优化问题进行求解,进行虚拟机整合,获得近似最优的虚拟机主机映射关系.为了减少算法复杂度,利用CPU利用率双阈值来判断主机负载状态,根据主机负载状态分阶段进行整合并使用不同的整合策略.基于CloudSim平台对多目标优化的虚拟机整合算法和其他6种虚拟机整合算法进行仿真实验,将本文算法与现有虚拟机整合算法实验结果进行比较,结果表明本文提出的算法在能耗和服务水平协议违约方面优化显著,具有较好的综合性能.     

基于层次拓扑树的虚拟机节能分配算法

为了均衡分布式数据中心物理主机多维资源的利用率,减少物理主机使用数量,节约能耗,提出了一种基于层次拓扑树的虚拟机节能分配算法HTES(hierarchical topology energy saving),此算法可以有效提升虚拟机分配效率.利用Laplacian矩阵,对大规模网络拓扑分割,建立了层次拓扑树模型.基于层次拓扑模型,根据虚拟机请求中IP地址与数据中心的距离,将虚拟机请求分组,从层次拓扑树模型中查询合适的物理主机区域,按虚拟机请求与物理主机的资源匹配度进行虚拟机的分配.将HTES与其他3种算法进行模拟仿真实验,从虚拟机分配时间、资源均衡率、能耗和物理主机使用情况等方面验证了HTES算法能够有效加快物理主机搜索速度,增加底层占用物理主机的集中度,降低底层物理主机的使用数量,达到节约能耗的目的.     

基于虚拟机迁移的虚拟机集群资源调度

针对虚拟机集群资源负载不平衡的问题,基于虚拟机迁移技术,提出了一种虚拟机集群资源调度策略,将虚拟机的资源进行了分类并用向量表示,描述了每一类资源的数量和负载的计量方法,用最佳适应算法寻找虚拟机迁移的目标主机,通过使用上限阈值和下限阈值约束资源利用率的方法,使负载平衡目标与节能目标相统一,引入最小迁移周期避免了虚拟机资源利用率不稳定带来的频繁迁移.该调度策略能为虚拟机中的应用提供透明的资源调度,并使虚拟机集群达到负载平衡和节能的双重目标.     

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%).     

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.     

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。     

云计算环境下虚拟机动态整合关键技术研究进展

虚拟机的动态整合是提高云计算物理资源利用率和降低云数据中心能耗的有效途径。在分析云计算环境下虚拟机动态整合的相关研究进展及现有关键技术的基础上,给出云计算的体系结构;详细讨论能耗、服务质量(quality of service,QoS)、服务等级协议(service level agreement,SLA)和虚拟机迁移成本4个指标,并提出总体优化目标;根据虚拟机动态整合的三个步骤探讨相关研究方法和关键技术,并从能耗与性能优化的角度进行分析;指出目前研究中的重点问题,并对动态整合策略、能效与性能的折中、QoS和SLA、资源分配和安全性等方面的研究进行展望。     

数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法

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.     

数据中心多目标虚拟机管理研究

通过建立起资源使用、服务器热点与电源能耗三者的统一优化模型,设计多目标虚拟机动态管理系统,协同优化资源使用、服务器热点和电源能耗,以使得数据中心的效益达到最优.鉴于数据中心负载流量的动态波动性,采用基于滑动窗口的两级状态检测策略来决策迁移虚拟机时刻,基于多目标统一优化模型设计相应算法来解决迁移虚拟机和目的主机的选择问题.最后在Xen虚拟机平台上测试该系统,实验结果表明:本文设计的虚拟机动态管理方法能够较好地协同优化数据中心的资源使用、服务器热点和电源能耗,使得数据中心的效益达到最优.     

IaaS云环境下一种能耗和资源损耗优化的虚拟机放置策略

为了降低IaaS云中物理服务器的资源开销和能耗,提出了一种资源损耗模型;同时结合服务器能耗模型,提出了一种能耗和资源损耗优化的虚拟机放置策略;设计并实现了一种能耗有效且物理资源损耗优化的多目标虚拟机放置算法。仿真实验结果表明,该算法不仅能有效地降低物理服务器的能源消耗,同时能较好地控制物理资源损耗,从而实现节能减排,具有较强的理论和现实意义。     

计算机免疫系统中沙盒主机的负载平衡

讨论了保证仿生计算机免疫系统GECISM(General Computer Immune System Model)中沙盒主机可靠性和高效性的配置策略.改进了现有的自适应动态负载平衡算法,提出能够根据系统负载情况动态修改阈值并通过进程迁移使重负载逐步扩散的动态反馈自适应启动算法,该算法有效地解决了沙盒主机负载突变的问题.     

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.     

云计算环境下基于改进GSO的目标主机选择算法

目标主机的选择是虚拟机动态迁移过程中的重要阶段,是实现负载均衡的关键。针对基本萤火虫算法存在的精度不高、收敛较慢的问题,提出了一种改进的萤火虫优化算法,用于解决虚拟机迁移时虚拟机和目标物理主机的映射问题,实现多目标最优求解。该算法通过引入步长调整因子,能够动态调整移动步长,克服了步长过大或过小导致的精度不高、后期收敛较慢的缺点。全面考虑物理主机负载指标,建立负载均衡模型,将萤火虫算法中个体与节点资源相对应,利用萤火虫发光机制寻优求解,以实现目标主机的优化选择。仿真实验表明,该算法能够快速完成目标主机的选择,有效平衡系统资源,实现数据中心负载均衡。     

基于三支队列的实时云任务节能调度算法

利用三支决策的基本思想,提出了面向实时云任务的细粒度任务合并调度算法.其主要思想是利用客户提交的实时任务的截止时间来计算松弛时间,按照松弛时间将任务放入紧急调度队列、正常调度队列和松弛调度队列.结合虚拟机的实际负载情况,对这三个队列提交任务进行调度.与ETC、ESTC、MTC、ETCMQS、ESTCMQS算法进行对比,结果表明,所提出的算法在满足用户SLA的前提下,能够有效降低云能耗.     

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.     

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。