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.     

基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案

云计算环境下,为了提高主机资源利用率和保证性能,考虑了主机负载因素的影响,提出了一种基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案。通过预测主机负载情况,过滤掉即将达到警告值的主机,保证主机性能,防止虚拟机因负载过重发生不必要的迁移;对参与分配的物理机进行资源最大化利用分配,提高物理主机的资源利用率。通过仿真实验对该方案进行验证。实验结果表明该方案在保证了主机性能的同时提高了资源利用率。     

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.     

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.     

基于人工蜂群的云计算负载均衡算法

针对云计算负载均衡问题,基于人工蜂群的思想设计负载均衡算法。首先建立了云计算系统中计算负载的数学模型;在此模型基础上,分三步实现负载均衡:①负载均衡决策,计算云系统整体的负载,在云系统整体上尚未过载且负载不均衡的前提下,启动后续步骤;②虚拟机分组,将云系统中的全体虚拟机分别归入过载、低负载、负载均衡三个分组。后续步骤中需要被迁移的计算任务通常处在过载虚拟机之上,而迁移目的地通常是一个低负载虚拟机;③计算任务调度,将过载虚拟机上的任务向外迁移,并设计规则来选择恰当的低负载虚拟机作为迁移目的地。实验验证了所提算法的有效性。     

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。     

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。     

一种云环境下的虚拟机负载均衡算法

针对多数负载均衡算法都以虚拟机的CPU、内存等资源的利用率作为优化目标,而未考虑虚拟机上总任务工作时长不均衡导致任务总等待时长增加的问题,提出一种结合随机森林分类器的粒子群优化算法用于解决虚拟机的负载均衡问题.该算法不仅均衡了虚拟机的CPU利用率和内存利用率,也将虚拟机上总任务工作时长作为优化目标,以达到均衡虚拟机资源利用率,同时减少任务总等待时间的目的.仿真实验结果表明,该算法能有效解决虚拟机的负载均衡问题.     

监控与预测的云资源优化配置

针对云环境下虚拟机资源在多数时间中处于闲置状态导致云资源利用率低的问题,设计一种云资源监控系统,并在云监控基础上提出一种基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的动态负载预测与资源配置的方法.该方法利用虚拟机负载与配置的关系,通过预测负载情况,提前启动或者挂起虚拟机,提高云资源的利用率.研究结合OpenStack云环境提供的虚拟机,实现其下的云资源监控,预测和弹性分配功能.结果表明:该系统能准确预测虚拟机的需求量,所制定的资源弹性分配策略能够提高云资源的利用率,进一步节约成本.     

云环境下基于冷点虚拟机迁移的热点消除方法

初始分配的虚拟机资源常常不能满足运行时服务的性能要求,导致资源利用率过高、响应时间过长等"热点"问题。为了消除热点以保障服务性能,传统方法主要包括资源扩展和虚拟机动态迁移,但还存在预留资源空间不足和虚拟机迁移代价过大等问题。针对上述问题,该文提出一种基于冷点虚拟机迁移的热点消除方法,即以冷点虚拟机为迁移对象,将其释放的资源分配给热点虚拟机,以保持热点服务的性能、降低热点消除代价,从而更好地满足服务等级协议约束,并通过实验证明该方法可行有效。     

一种基于进程迁移的自适应双阈值动态负载平衡系统

为了实现机群系统内负载的均衡分布 ,提高资源利用率和系统的吞吐率 ,论文设计并实现了基于并行虚拟机环境的可迁移动态负载平衡系统。该系统采用集中式任务调度 ,定义了负载向量的计算方法 ,同时设计了“自适应双阈值算法”实时监测系统下各结点的负载信息 ,并实现了同构机群系统下进程的动态迁移。该算法有效保证了负载信息的及时性和准确性 ,避免了进程迁移的颠簸现象。实验结果表明 ,由于采用了自适应算法 ,本系统额外开销较小 ,能有效改善动态任务的分配和调度 ,提高系统的并行运行性能。     

基于个性化的云平台虚拟机部署机制的研究

云平台中传统虚拟机部署策略通常是依据单一性能指标来选择目标宿主机,而忽略了承担不同业务的虚拟机对不同资源依赖性的差异,从而导致因资源得不到合理分配而引起的过度迁移现象。针对以上问题,提出了云平台下一种虚拟机的个性化部署机制,该机制通过时间序列预测机制对宿主机的负载进行预测,并结合虚拟机的个性化负载需求,选择并部署在适当的宿主机上。实验结果显示,利用该机制部署虚拟机,在一定程度上能够有效降低虚拟机迁移频率,延长发生首次迁移的时间。     

基于效益分析的云平台资源弹性伸缩方法

针对构建弹性云平台的关键问题展开研究,从提升系统负载自适应能力与资源利用率角度,提出一种基于效益分析的面向作业需求的细粒度云平台资源弹性伸缩方法.为最大化系统可伸缩性,消除集中式集群单点限制,采用资源分层管理策略,实现集群内垂直伸缩与集群间水平伸缩相融合的弹性资源管理架构;为提高系统资源利用率,克服虚拟机方案的资源浪费问题,采用轻量级虚拟化容器,实现面向作业的细粒度资源分配;为保证系统动态资源调整的实时性,避免滞后效应,采用效益预估方法,实现资源预分配并兼顾负载均衡.理论分析与仿真实验表明,本方法能有效实现云平台资源弹性伸缩,减少作业等待时间,并显著提升系统资源利用率.     

云系统中能量感知任务的整合策略及调度方法

针对目前云系统中虚拟集群间任务调度复杂、能源消耗高和系统成本高的问题,本文提出一种分配CPU利用率和管理虚拟集群间任务的ETI方法,该方法通过限制CPU利用率低于某个特定的阈值实现资源的负载均衡和最小化能量消耗,同时考虑当任务迁移到虚拟集群时能源成本模型中的网络带宽.为了评价ETI方法的性能,将其与改进的经典Min-M...     

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.     

SOA服务系统中基于虚拟机的QoS保证机制

利用虚拟机的隔离性、封装性、透明性等特点,提出了在服务系统上利用虚拟机中间件来实现服务系统的性能QoS和安全QoS,通过定义计算域、可信程序和节点负载来实现任务运行环境的选择,运行环境的隔离;通过形式化的方法证明了基于虚拟机运行环境的高安全性;通过虚拟机迁移技术实现计算域群内虚拟机的整体迁移以达其高效性。最后利用仿真实验验证了基于虚拟机中间件服务系统的高安全性和高效性。     

面向负载均衡的VM迁移调度方法

虚拟机动态迁移是实现虚拟计算环境下负载均衡、绿色节能、在线维护、主动容错以及资源灵活配置等功能的关键技术。针对多个虚拟机迁移场景下的并发性问题、迁移目标选择问题及迁移路径优化问题,该文提出一种以负载均衡为优化目标的虚拟机(VM)迁移调度方法。该方法首先识别可能违背负载均衡的物理节点,确定待迁移的VM对象,采用模拟退火算法以负载均衡为优化目标确定待迁移VM的迁移目标。最后,设计了路径交换策略对迁移路径进行优化以提高并发迁移数目。实验结果表明,该方法不仅能缩短迁移完成时间,而且能优化VM放置,确保负载均衡。     

基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究

针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求,尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上,同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进.通过CloudSim模拟平台进行仿真实验,并与其他的分配算法进行了比较,实验结果表明:该调度算法能够快速地完成虚拟机的放置,并且使云数据中心的物理机具有较低负载不均衡度,提高了资源的利用率.     

基于云计算的异构平台虚拟机动态迁移策略研究

虚拟机的迁移是云计算环境中平衡节点负载的重要手段.以往虚拟机只能在相同的虚拟机监控器下迁移,提出一种虚拟机迁移机制,使虚拟机能够在不同的架构下进行动态迁移.     

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.