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。     

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。     

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...     

基于多目标优化的虚拟机放置方法

在虚拟机放置问题中,传统启发式方法不能完全适用于复杂的云计算环境,采用智能算法的研究又缺乏对时间开销的考虑。针对上述问题,提出一种基于Memetic算法的虚拟机放置(Memetic algorithm-based virtual machine placement MAVMP)方法。MAVMP方法针对云数据中心运营情况建立了最小化能耗、最小化运行时服务等级协议违例率(service level agreement violation time per active host, SLATAH)以及最大化资源利用率的多目标优化模型,将虚拟机按照资源请求情况进行分类,并利用该分类方法改进了Memetic算法,利用改进后的Memetic算法求解多目标优化模型,得到虚拟机放置方案。仿真实验结果表明,仿真数据中心利用MAVMP方法进行虚拟机放置后,其在能耗、资源利用率以及服务质量的评价指标上都有着良好表现。并且,MAVMP方法与已有的基于智能算法的虚拟机放置方法相比计算时间也大幅下降。     

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。     

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.     

基于分组遗传算法的数据中心虚拟机节能映射

近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的 碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。 对云数据中心的虚拟机放 置(Virtual Machine Placement, VMP)进行优化能有效地提高资源利用率,同时,VMP 也是减少数据中心能耗的重 要技术之一;针对数据中心的能耗感知 VMP 问题,提出一种基于分组遗传算法的节能算法 EEGGA (Energy - Efficient Grouping Genetic Algorithm),算法将节能 VMP 问题视为装箱问题(Bin Packing Problem,BPP),并应用基于 分组编码的遗传算法对其进行求解,通过减少活动物理主机的数量(装箱数量)以实现降低数据中心能耗的目标; 在算法迭代过程的交叉和变异等阶段,设计了多种启发优化策略提升子代染色体的适应度,从而提高算法的节能 性能和加快迭代收敛的速度;通过仿真实验,在收敛速度和求解性能等方面将提出的算法与传统的节能遗传算法 进行对比,实验结果表明:提出的算法能够有效地减少数据中心的能耗,在节能性能和求解收敛速度方面均优于其 他算法。     

一种支持在线迁移的虚拟机间快速通信方法

已有基于共享内存的虚拟机间通信方法不能在支持应用编程透明和虚拟机在线迁移的同时满足实现复杂度低的要求。针对该问题,面向同一物理计算机上多个虚拟机间的通信,提出了一种支持在线迁移的虚拟机间快速通信方法RLMCom,通过引入通信加速内核模块和改进已有虚拟机监控器,可构造出支持RLMCom的虚拟机系统。改进了连接建立、数据传输、连接关闭等关键流程以支持在线迁移。与现有基于共享内存的虚拟机间通信方法相比,该方法同时满足对用户和编程者透明、支持在线迁移且无需修改操作系统内核代码3个特点。分析表明,该方法可有效提高通信效率,保证虚拟机在线迁移时通信的正确性。     

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%).     

基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略

针对现有研究没有考虑用户移动性对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器反馈计算结果影响的情况,提出一种基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略。考虑用户移动性影响,分别给出用户移动性模型和能量收集模型;采用虚拟机迁移方式,把用户卸载给初始MEC服务器的计算任务转移到当前MEC服务器,由当前MEC服务器完成计算任务,计算结果直接反馈给用户;综合考虑用户卸载计算任务和MEC服务器反馈计算结果,将功率和子载波分配问题建模为混合整数非线性规划问题,在满足能量消耗、子载波分配和发射功率的约束条件下,最大化系统能量效率。为了降低求解复杂度,通过引入遗传算法,获得次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的局部功率或子载波分配方法相比,提出的方法具有更高的能量效率。     

基于Xen的虚拟机动态迁移技术研究

Xen是一种开源的虚拟化软件,在虚拟机动态迁移技术领域有着广泛的应用。在分析了Xen虚拟机动态迁移技术原理及迁移架构的基础上设计并开展相关实验,将实验结果中不同负载情况对迁移性能的影响做了对比分析后发现Xen能够较好的完成虚拟机在线迁移工作,为虚拟环境下的服务器负载平衡提供了保障。     

一种新型虚拟进程运行环境——SPVM

通过对传统虚拟机的特点分析，提出一种用于单进程虚拟运行的环境，在保证进程运行时逻辑隔离 的基础上，避免了传统虚拟机由于客户操作系统引起的空间利用率和性能较低的缺点，对相关问题进行了讨论，并 对SPVM的进一步工作做出了展望。     

云平台调度能耗测量研究*

针对云计算平台利用异构网络资源建设资源池,带来的针对IPv4/IPv6异构网络资源的云计算平台进行能耗度量问题,提出了一种基于分析随机任务变化带来的CPU能耗变化的动态能耗度量数学模型。采用以测试节点为基础,确定数学模型参数值的方法对测试节点CPU频率、CPU使用率进行实时监测;并进行了IPv4/IPv6同构云计算平台虚拟机迁移实验。实验结果得出了IPv4/IPv6过渡前期、中期与后期云计算平台虚拟机迁移能耗;符合云计算能耗测量需求。     

面向可扩展集群环境的快速虚拟机迁移方法

在集群环境下,为了提高虚拟机Xen的迁移效率,提出了一种面向可扩展集群环境的快速可靠的虚拟机迁移方法.通过在分布式文件系统GlusterFS中增加Heartbeat监测模块,实时监测集群环境中物理机节点的加入与退出,动态创建或修改GlusterFS文件系统的配置文件.为了使GlusterFS文件系统能够自动管理节点,设...     

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.