云计算中虚拟机脏页实时迁移的改进策略

虚拟机的实时迁移是实现虚拟机负载均衡的关键技术.当前基于预拷贝(Pre-Copy)方式的内存迁移机制被广泛的采用,该机制在高负载状态下会造成高脏页的反复传送,导致迁移效率严重下降.有效地减少迁移过程中的数据传输量和缩短迁移时间成为亟待解决的问题.本文提出一种迁移过程脏页率预测优化算法,利用马尔科夫模型预测脏页被传送后再次变脏的概率,并结合预测概率时脏页的变化情况,避免了迭代过程中高脏页频繁重传.实验结果表明,本文算法在高负载环境下能明显减少高脏页的无效传送,同时缩短了10%的迁移时间,提高虚拟机迁移性能.     

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。     

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...     

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.     

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...     

基于蚁群优化算法的绿色云计算虚拟机迁移策略

为了提高绿色云计算的能源利用率并降低其能耗,提出了一种基于蚁群优化算法的虚拟机迁移策略,该策略的目标是最小化云计算中心能耗的同时保证服务质量.首先,通过预设资源利用率阈值,找出低负载和过载的物理机;然后通过迁出低负载和过载服务器节点上的虚拟机,达到节能的目的;最后,根据虚拟机迁移列表,采用蚁群优化算法快速寻找虚拟机迁移最佳物理机.仿真结果表明,与其他算法相比,本文提出的迁移策略的执行时间和能耗最小.     

高校云计算数据处理中虚拟机迁移与轮转模式研究

针对高校云计算数据处理应用中的虚拟器迁移和数据处理任务调度问题,首先提出一种新颖且高效的数据依赖感知的虚拟机迁移方案(简称为DataAware)。在进行虚拟机迁移时,DataAware考虑了虚拟机之间的数据依赖性和服务器的剩余容量,以此减少迁移产生的网络流量。然后,为了进一步提高云计算中数据处理的性能,提出一种基于轮转模式的同步并行轮转(SPR)调度算法,以减少由数据汇聚而形成的通信瓶颈。最后分别采用仿真实验和理论分析评估所提出方法的性能。仿真实验结果表明,DataAware能够大大地减少网络流量,提高网络性能。通过推导出SPR策略的误差上界,说明采用SPR模式对数据处理任务进行调度能使数据处理算法收敛。     

基于改进的遗传算法的虚拟机部署研究

云计算环境下虚拟机的部署是有关资源管理、服务质量等方面的综合性问题,是一个多目标的NP-hard问题。根据弹性云环境下虚拟机部署的特点,利用遗传算法解决多目标组合优化问题的优点,提出一种基于改进遗传算法的虚拟机部署算法,以减少物理计算机开销、提高资源利用率、满足用户SLA为优化目标,将云计算环境下的资源管理和服务质量需求转化为算法可识别的信息,通过改进遗传算法,使之适应于静态和动态部署的要求。实验结果分析表明,该算法在满足多目标的条件下得到较优的解,为虚拟机到物理节点的映射提供了较好的解决方案。     

移动边缘计算中基于用户移动的虚拟机迁移策略研究

随着移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术的深入发展,其面临的挑战也越来越复杂。由于用户移动而造成用户与云服务器之间的通信延时增加,用户服务质量(quality of service,QoS)下降是目前的研究热点,由此提出移动边缘计算中基于网络拥塞情况下的虚拟机迁移策略。将用户运行的带宽延迟敏感型应用卸载到用户周围代价最小的边缘服务器的虚拟机上,当出现网络拥塞情况时,通过将运行带宽延迟敏感型应用的虚拟机从拥塞的边缘服务器迁移到资源丰富的服务器上,达到提高链路的TCP(transmission control protocol)吞吐量的目的,同时改善用户的QoS。提出了4种不同的网络与边缘节点拥塞情况,通过仿真结果分析,所提出的虚拟机迁移策略可以有效地改善网络的TCP吞吐量,提高用户服务质量。     

跨域虚拟网络环境下虚拟机Live的迁移机制

针对跨域虚拟网络环境下虚拟机的在线迁移机制, 设计了支持虚拟机跨域通信的虚拟网络路由协议和控制虚拟机在线迁移的路由更新协议, 以支持虚拟机的跨域动态管理, 并基于流行虚拟化环境Xen, 完成了原型实现, 从而解决了虚拟机跨域的在线迁移问题, 实现了利用广域网络环境搭建动态虚拟化平台.     

基于虚拟机的研究

随着计算机硬件价格的大幅下降,越来越多的计算机都具有1GB以上的内存和160GB以上的硬盘,目前看来性能已经不存在问题.越来越多的人开始对多操作系统和复杂网络环境很感兴趣,但是由于计算机硬件和人员操作水平的局限,仍然很难让每个人都在自己的系统上安装多个操作系统,这使得实现这些复杂环境的实验变得非常困难.文章提出利用虚拟机来解决安装多操作系统和复杂网络实验的困难问题.     

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。     

虚拟云桌面技术的研究与实现

从实际应用出发,探讨了如何构建和使用虚拟云桌面应用系统．在该系统下,只需要将应用软件安装配置在服务器端,就可以为该网络环境下的用户提供良好的软件服务,从而消除应用软件对用户操作系统的依赖．     

基于云计算的高校信息化虚拟学习体系的研究与探索

通过对移动学习的数据处理与存储的分析,提出搭建基于hadoop的信息化虚拟学习平台,并结合泛在学习的实际应用,构建信息化虚拟学习体系,利用云计算的海量数据与高处理能力,提升学生的学习效率,全面发展学生的综合能力。     

Java虚拟机多线程之研究

介绍多线程的有关概念及Ｊａｖａ语言级的多线程机制，并着重探讨Ｊａｖａ虚拟机低层的多线程机制     

Java虚拟机中内存管理机制研究

分析了Java虚拟机中的内存管理机制,对Java虚拟机中的垃圾回收算法进行了研究,讨论了各种垃圾回收算法的特点及适用范围,提出了通过使用不同类型的引用对象来合理分配利用虚拟机内存,并对编程中如何合理使用Java虚拟机内存提出了几点建议.     

支持向量机的SMO算法及其自适应改进研究

提出在SMO算法上应用自适应学习的思想,并利用求解凸二次规划寻优问题的基础上进行改进的研究.研究表明,基于自适应学习的思想对SMO算法进行改进,可使SVM算法更能适应实际应用快速、高效的需求.