基于分组遗传算法的虚拟机放置方法

为解决现有的虚拟机(VM)初始放置目标较为片面,仅考虑1个或者2个方面的问题,该文提出了1种面向多目标优化的VM初始放置方法。综合考虑了资源利用率、功率以及温度3方面因素。基于改进的分组遗传算法生成候选的VM放置方案。采用多目标模糊评估方法筛选出最佳放置方案。仿真实验结果表明,该文方法可以减少约44%的资源浪费、降低3 k W服务器运行功率。     

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。     

一种能量感知的虚拟机放置智能优化算法

针对数据中心的虚拟机放置优化问题,首先对异构数据中心的能耗进行建模,然后提出了一种基于离散粒子群优化的能量感知的虚拟机放置智能优化算法.重新定义了粒子的参数及算子,提出了一种二维编码方法,引入了一种自适应权重机制和一种能耗感知的局部适应优先机制以分别更新粒子的速度和位置,有效地提高了求解质量.仿真实验对比表明,本算法大大提高了数据中心服务器资源的平均利用率,减少了能耗,降低了数据中心的运营成本.     

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...     

基于聚类蚁群算法的虚拟机资源分配算法研究

深入分析云计算环境下虚拟机资源调度分配的调度结构及与之对应的调度策略和算法后,结合云计算资源分配的最新研究成果和发展趋势,研究出一种基于聚类算法和蚁群算法的虚拟机资源分配算法.该算法基于Map/Reduce框架提出,着眼于如何为众多不同的用户任务分配虚拟机节点,充分考虑云计算环境中物理机的地域差异.在一个物理机区域内寻找分配虚拟机资源时引入蚁群算法,能更好地确保用户任务的按时完成,任务执行时间跨度方面满足服务等级协议(SLA).     

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。     

基于深度学习的云计算虚拟机分类算法

随着云计算数据中心规模及复杂性的不断增长,其监控和管理的可扩展性问题已逐渐成为一项挑战性任务.对云计算平台中相似行为的虚拟机进行聚类处理,可提升云计算平台监控和管理的可扩展性.然而,在准确率和时效性上,现有的虚拟机聚类技术无法满足云计算平台的要求.本文提出一种基于深度学习的虚拟机分类算法,即对云计算平台中虚拟机的行为进...     

IaaS云环境下一种基于综合满意度的虚拟机放置策略

基础设施即服务(IaaS)环境下的一个关键需求是对租户申请的虚拟机进行合理放置。当前虚拟机放置策略的研究大都集中在数据中心能耗、资源损耗以及负载均衡等方面,很少有工作关注其对租户虚拟机启动时间的影响。为了减少虚拟机请求的周转时间,降低数据中心的资源损耗,本文首先建立了云服务租户满意度模型,给出了虚拟机请求到达云端后周转时间的量化方法;然后基于数据中心的资源损耗建立了云服务提供商满意度模型;最后,基于租户虚拟机启动时间与系统资源损耗建立了多目标约束优化模型,并提出了一种基于综合满意度(Comprehensive Satisfaction Based,CS-B)的虚拟机放置策略,该策略综合考虑了云服务租户与云服务提供商的需求,将租户所申请的虚拟机放置到综合满意度最高的服务器中运行。在OpenStack云平台上的仿真实验表明,CS-B虚拟机放置策略能够有效减少租户虚拟机在云端的部署时间,降低数据中心的资源损耗,有效提高了云服务商及租户的满意度。     

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。     

基于公平性的Xen虚拟机磁盘调度改进算法

本文提出了基于权重的磁盘调度算法，称为改进的ICFQ算法，解决了Xen Linux的CFQ调度算法存在的公平性问题。ICFQ引入了10权重参数，并将磁盘服务时间作为公平性衡量的标准（取代了原CFQ算法以请求处理数量为公平性度量标准的做法）。同时．新算法将IO处理在一个轮转调度周期中多使用的磁盘时间从下一个调度周期的时间份额中减去．从而实现了各个用户域之间在磁盘服务时间纬度上的公平性保障。另外，当系统中只有一个活动的10请求域时，时间补偿算法将不被使用，从而最大可能的提升系统的10吞吐量。通过实验证明，ICFQ调度算法能较好的解决CFQ算法公平性缺失的问题，同时保持和CFQ算法相近的整体IO吞吐率。     

基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法

提出了一种基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法(NWTP).首先,针对现代数据中心网络拓扑的随机性(树形、服务器和光纤混合),根据交互对象的不同,将虚拟机的带宽请求分为网内带宽和网间带宽两种.其次,将虚拟机的分配过程分解成带宽区域划分和物理主机分配两个彼此连续的阶段,建立网络感知模型.然后,利用流水线技术将带宽区域划分和物理主机分配看作两个连续的工序,并发进行分配处理.在带宽区域划分环节,利用节点介数和聚集系数动态感知物理主机的稳定性,通过差异化的分配策略为虚拟机子集选择合适的物理主机区域.在物理主机分配环节,将更多的虚拟机分配到负载方差最大的物理主机上,提高虚拟机网内带宽的节约度,均衡物理主机的资源负载.最后,对NWTP,遗传GA,模拟退火SA,贪婪GR四种算法进行大量的仿真实验,从分配时间、延迟、吞吐率、CPU利用率、带宽利用率和物理主机使用情况六个方面验证了NWTP算法的性能.     

一种面向云计算非比例资源消耗特性的虚拟机放置算法（英文）

虚拟机放置是云计算中的一个基本问题。通过将多台虚拟机聚集在单台物理机上,云计算可极大降低系统的资源以及能源消耗。虚拟机放置的目标之一是开启最少数量的物理机来满足所有虚拟机的资源需求。一个重要的挑战在于各虚拟机对不同类型资源消耗的比例往往与物理机所配备的各类资源的比例并不相同。一旦物理机上某类资源消耗殆尽,该物理机上其它类型的资源将无法得到利用,随之导致所开启物理机总数以及能耗成本增加。文中借助多种不同配置的物理机来解决上述问题。首先,虚拟机被划分为若干子集合。划分的约束条件是保证各个虚拟机子集合作为一个整体所消耗的各类资源恰与某一类型物理机各类资源的配置成比例。然后,利用同构环境的虚拟机放置算法,完成各虚拟机子集合在相应类型物理机上的放置。实验结果表明,文中算法能够协调各类资源的使用,从而有效减少物理机使用总量,降低能耗成本13.0%～57.6%.     

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.     

基于人工蜂群算法的存储负载副本放置均衡算法

针对固态盘闪存阵列中没有盘间损耗均衡策略,导致阵列中某些固态盘被更快损耗的问题,研究了存储盘间负载均衡的主要实现技术,分析了不同技术中具有代表性实现算法的优缺点,提出利用副本放置方法达到闪存阵列中盘间损耗均衡的策略,以及磁盘能量、数据负载能量和副本能量概念,分析得出磁盘能量与所要分配的副本之间属于NP(Non-deterministic Polynomial)-hard关系,利用马尔科夫链对人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)进行改进并用以实现磁盘间的负载均衡.通过在Matlab上进行模拟仿真实验,比较了加权轮寻算法和改进ABC算法对副本在物理磁盘上的自动分配结果,并比较了改进ABC算法在不同运行次数和不同物理磁盘数量对结果运算精度也就是副本配置情况的影响.改进ABC算法可以较迅速地完成磁盘间副本分配并达到较好的分配效果.     

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.     

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.     

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.