云数据中心基于阈值的虚拟机迁移节能调度算法

针对采用虚拟机迁移技术在云计算数据中心同时考虑能耗与服务等级协议(SLA)违约优化的问题,提出一种基于阈值的虚拟机部署节能算法(THRSD-MMT).该算法通过对虚拟机运行状态的统计分析,估算虚拟机所需中央处理器(CPU)性能需求(每秒处理百万条指令数MIPS)的期望值与标准差,进而动态地计算主机所需MIPS数量;同时,算法结合静态阈值的设置,以便更准确地预测主机的违约情况并判断虚拟机迁移的时机,从而能够在降低SLA违约的同时减少能耗.实验结果表明:与其他算法相比,提出的算法能够显著降低SLA违约率并节能,具有较好的综合性能.     

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.     

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。     

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...     

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。     

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.     

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%).     

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.     

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.     

基于副本的跨数据中心虚拟机快速迁移算法

跨广域网的虚拟机动态迁移是多数据中心云计算环境的重要技术支撑。与局域网上相比,跨广域网的动态迁移由于受到带宽的限制而面临更多的技术挑战。基于跨数据中心虚拟机迁移的特性,提出了多数据中心虚拟机快速动态迁移架构和跨数据中心快速动态镜像迁移(FlimCD)算法。FlimCD算法利用脏块去冗、缺块预取和热区排序传输等优化方法,减少了虚拟机整体迁移时间,并降低了迁移对性能的影响。实验表明:对于中等I/O强度工作流,FlimCD算法的迁移时间比前拷贝方法的减少64.3%;FlimCD的优化机制使后拷贝阶段的缺块率下降49%以上。     

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。     

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.     

云环境下基于多属性层次分析的虚拟机部署与调度策略

针对云计算中物理服务器间的负载不均问题,提出一种基于多属性层次分析的虚拟机部署与调度策略。该算法将虚拟机按照资源的需求特点进行分类,主要由两方面构成:在虚拟机部署时,对虚拟机的资源进行热点分析并对其重要程度进行量化,根据量化后的权向量以及服务器资源的使用记录对各个服务器进行预测评价,选择最佳服务器进行部署;在虚拟机调度时,获得运行在超载服务器上的各个虚拟机的权向量,并按照一定次序对未超载服务器进行评价,查找是否有更适合的服务器,从而降低超负荷服务器的负载。与同类算法相比,该算法不仅实现了服务器各项资源的优化配置,而且降低了动态负载平衡导致的整体损耗。实验结果表明,当按同一次序在5台物理服务器上申请20台资源需求不等的虚拟机时,该算法到达平衡状态需要的平均动态迁移次数比随机均衡算法减少了80%,同时进入平衡状态后,各服务器的各项资源使用情况也更趋于平衡。     

云计算中运营商效益最优的资源分配机制

针对传统的虚拟机调度方法中虚拟机申请时,调用相应负载均衡算法将虚拟机调度到相应的物理服务器上,不能达到整体效益最优的问题,提出了一种实时满足运营商资源最高效益的动态调度方法.每次新加入用户时,新加入的用户资源和先前分配的资源一起重新在所有服务器上规划,进行全局虚拟机调度,迁移那些能给系统带来足够效益部分虚拟机,完成全局最优的虚拟机部署.该方法对云中资源进行了合理的高效益规划,大大节约运营商成本,提高了云中资源利用率,降低了能耗.     

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...     

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。     

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。     

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。     

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.