面向云数据中心的虚拟机部署时延优化算法研究

最优化虚拟机部署时延可以有效地提高云数据中心的效率,然而,目前虚拟机部署时延最优化问题主要针对的是单资源类型的部署。本文主要工作是考虑了服务器内资源容量及虚拟机多类型资源需求时虚拟机部署最优化时延问题。首先,将最优化虚拟机部署时延问题进行了形式化建模,并证明了该问题为一个NPC问题。接着,通过遗传结合贪心策略提出了一种高效的虚拟机部署算法优化时延。该算法的主要特点在于：结合了贪心策略指导个体在初始化、选择、交叉、变异时形成最优解,并且在交叉过程中采用奇、偶数位个体交叉的方式形成新个体,既避免了个体间的重复交叉,又通过多样化的新个体形成使得算法的解不会陷入局部最优。另外,由于遗传算法在交叉过程中会存在交叉冲突问题(服务器容量超载),还设计了一种交叉冲突检查方法避免了交叉冲突后非法个体的生成。最后,通过实验比对,将提出的算法分别与最新研究成果VMPDN、粒子群优化算法等算法比较,结果表明提出算法有效的缩短了虚拟机的部署时延。同时通过不同资源类型数量、迭代次数及种群大小的情况下,分析和考察了算法的性能,结果表明提出算法的性能仍好于其他的算法。     

基于数据中心的两阶段虚拟机能效优化部署算法

针对数据中心在虚拟机动态部署过程中的高能耗问题,提出了面向数据中心的两阶段虚拟机能效优化部署算法--DVMP_VMMA。第一阶段为初始部署,提出了动态虚拟机部署(DVMP)算法限定主机最优部署数量,降低了闲置能耗;同时,为了应对负载的动态变化,第二阶段提出迁移约束的虚拟机迁移算法(VMMA)对初始部署方案作进一步优化,这样不仅得到的系统能耗更低,而且还能保证应用服务质量。与满载算法(FL)、基于固定门限值的部署算法(FT),绝对中位差部署算法(MAD)、四分位差部署算法(QD)、迁移周期最优算法(MTM)、最小占用率迁移算法(MIU)进行的比较实验结果表明:DVMP_VMMA不仅考虑了系统能耗优化,使运行时资源利用率更高;而且还可以避免VM频繁迁移完成对性能的提升,其在优化数据中心能耗、SLA违例、VM迁移量的控制及性能损失等指标上均有较好效果,其综合性能优于对比算法。     

面向低能耗的虚拟机部署和迁移策略

为提高数据中心的资源利用率并降低能耗,提出了面向低能耗的虚拟机部署和迁移策略,包括虚拟机初始部署算法BT-MPA和虚拟机动态迁移算法MMT-MMA。BT-MPA算法基于回溯法实现虚拟机集合和主机集合的最优初始映射,MMT-MMA算法基于最小迁移时间策略实现虚拟机动态迁移。仿真验证了所提出策略能够在降低数据中心总能耗的同时避免了不必要的迁移开销。     

数据中心中能量与QoS保障的虚拟机部署

针对已有虚拟机部署方法侧重于优化数据中心能耗,而忽略QoS保障的问题,提出一种基于能量与多维度QoS保障的虚拟机部署算法。建立虚拟机部署的QoS模型,设计一种通用QoS效用函数,实现不同形式QoS的标准量化。并在此基础上,将虚拟机部署问题形式化为满足全局QoS保障的同时能耗最小化问题。设计一种基于改进粒子群算法的虚拟机部署策略对优化问题进行求解。该策略通过相关参数和进化操作的重新定义,以及局部适应度优先的粒子位置更新机制,实现能耗与全局QoS保障的均衡优化。对算法进行了仿真实验分析,结果表明,该算法不仅在能耗与全局QoS保障性能上是优于同类算法的,并且在稳定性和可扩展性方面也具有较好的性能表现。     

面向数据中心能效优化的虚拟机迁移调度方法

由于服务器资源利用率偏低且资源负载不均衡,使得数据中心能耗浪费严重。针对上述情况,提出基于虚拟机迁移的数据中心节能调度方法。该方法通过选择合适的迁移时机、迁移对象和目标主机,完成虚拟机迁移前的准备工作,然后基于迭代-停止迁移方法对服务器进行动态迁移和整合,从而减少服务器的运行数量,以此最小化数据中心能耗。实验结果表明,该方法能有效提高服务器资源利用率,减少服务器的冗余数量,提高数据中心整体能效。     

面向数据中心虚拟机部署的智能优化策略?

虚拟机部署问题是影响数据中心性能的关键问题之一。文中综合考虑资源损耗、系统功耗和负载均衡度,提出面向数据中心虚拟机部署的智能优化策略。该策略首先建立虚拟机部署优化的多目标数学模型,然后将虚拟机部署问题抽象为装箱问题,最后提出基于改进的自适应离散型人工萤火虫群优化算法的优化策略。仿真实验表明,文中的自适应离散型人工萤火虫群优化算法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度,提出的智能优化策略能有效解决虚拟机部署问题。     

云数据中心能效可靠的虚拟机部署

优化虚拟机部署是降低云数据中心能耗的有效方法,但是,过度对虚拟机部署进行合并可能导致主机机架出现热点,影响数据中心提供服务的可靠性。提出一种基于能效和可靠性的虚拟机部署算法。综合考虑主机利用率、主机温度、主机功耗、冷却系统功耗和主机可靠性间的相互关系,建立确保主机可靠性的冗余模型。在主动避免机架热点情况下,实现动态的虚拟机部署决策,在降低数据中心总体能耗前提下,确保主机服务可靠性。仿真结果表明,该算法不仅可以节省更多能耗,避免热点主机,而且性能保障上也更好。     

云计算中能耗和性能感知的虚拟机优化部署算法

优化虚拟机部署是数据中心降低能耗的一个重要方法。目前大多数虚拟机部署算法都明显地降低了能耗,但过度虚拟机整合和迁移引起了系统性能较大的退化。针对该问题,首先构建虚拟机优化部署模型。然后提出一种二阶段迭代启发式算法来求解该模型,第一阶段是基于首次适应下降装箱算法,提出一种虚拟机优化部署算法,目标是最小化主机数;第二阶段是提出了一种虚拟机在线迁移选择算法,目标是最小化待迁移虚拟机数。实验结果表明,该算法能够有效地降低能耗,具有较低的服务等级协定(SLA)违背率和较好的时间性能。     

改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略

针对云数据中心虚拟机频繁迁移问题对虚拟机迁移时机进行研究,提出一种基于改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略.该策略采用双阈值和预测相结合的方法,连续判断负载状态触发负载预测,然后,根据历史负载值自适应地预测下一时刻主机负载状态并触发虚拟机迁移,实现主机负载平衡,提高迁移效率,降低能耗.经实验表明,该方法在能耗和虚拟机迁移次数方面分别可降低约7.34%和58.55%,具有良好的优化效果.     

INTER-VMM:融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型

低能量消耗与物理资源的充分利用是绿色云数据中心构造的两个主要目标,需要采用虚拟机迁移模型来完成优化,为此提出了融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型INTER-VMM（Interrelation approach in virtual machine migration）。INTER-VMM设计了云数据中心的基于多维物理资源约束的能量消耗模型,是一种将主机负载检测、虚拟机选择及放置结合起来考虑的虚拟机迁移策略。在虚拟机选择中采用HPS（High CPU utilization selection）选择法,选择超负载物理主机上CPU利用率最高的一个虚拟机,让其进入候选迁移虚拟机列表中。在虚拟机放置中采用空间感知分配（Space aware placement, SAP）放置法,考虑了充分利用物理主机空余空间使用效率的方法。仿真结果表明,INTER-VMM比近几年来常见的虚拟机迁移策略具有更好的性能指标,对云服务提供商具有很好的参考价值。     

一种优化MapReduce系统能耗的数据布局算法

在云计算技术和大数据技术的推动下,IT资源的规模不断扩大,其能耗问题日益显著.研究表明:节点资源利用率不高、资源空闲导致的能源浪费,是目前大规模分布式系统的主要问题之一.研究了MapReduce系统的能耗优化.传统的基于软件技术的能耗优化方法多采用负载集中和节点开关算法,但由于MapReduce任务的特点,集群节点不仅要完成运算,还需要存储数据,因此,传统方法难以应用到MapReduce集群.提出了良好的数据布局可以优化集群能耗.基于此,首先定义了数据布局的能耗优化目标,并提出相应的数据布局算法;接着,从理论上证明该算法能够实现数据布局的能耗优化目标;最后,在异构集群中部署3种数据布局不同的MapReduce系统,通过对比三者在执行CPU密集型、I/O密集型和交互型这3种典型运算时的集群能耗,验证了所提出的数据布局算法的能耗优化效果.理论和实验结果均表明,所提出的布局算法能够有效地降低MapReduce集群的能耗.上述工作都将促进高能耗计算和大数据分析的应用.     

云环境下基于CROTS算法的虚拟机放置策略

随着越来越多数据中心的构建和部署,能耗问题成为研究热点。作为一种有效的节能策略,虚拟机整合受到了研究人员和业界的关注。针对传统的虚拟机放置策略的不足,利用化学反应优化算法CRO求解数据中心的虚拟机放置问题,并通过禁忌搜索算法提高CRO算法中器壁无损碰撞对解的勘探能力。仿真实验表明,相对于传统的贪婪放置策略FFD和基于ACO的放置策略,提出的CROTS算法可有效降低数据中心物理机的使用个数,进而降低了数据中心的能耗。     

虚拟化数据中心全局能耗优化调度方法

虚拟化数据中心的制冷和供电设备能耗比重大且浪费严重,但当前虚拟化能耗优化的研究仅考虑IT设备能耗,针对该问题,通过对数据中心能耗逻辑的研究,提出一种虚拟化数据中心全局能耗优化调度方法。该方法通过感知数据中心负载和热分布状况,依据虚拟化调度规则生成动态调度策略,并对虚拟设备组的制冷供电设备进行同步调度,减少数据中心冗余制冷和设备空载损耗,以此最小化数据中心能耗。实验结果表明,该调度方法可节省制冷设备近26％的冗余制冷,并提升供电设备8％左右的供电效率,提高数据中心的能耗有效性,降低整体能耗。     

基于虚拟机动态迁移的负载均衡策略

针对数据中心由于异构节点资源利用率不均衡导致的负载均衡问题,本文提出了一种基于动态阈值的迁移时机判决算法与基于负载类型感知的选择算法相结合的虚拟机动态迁移选择策略.该策略先通过监控全局负载度与高低负载节点占比动态调整状态阈值,并结合负载评估值判断迁移时机;再分析虚拟机负载类型,依据虚拟机与节点资源的依赖度、虚拟机当前内存带宽比和虚拟机贡献度选择待迁移虚拟机,并根据虚拟机与目的节点的资源匹配度与迁移代价选择目的节点,实现对高负载与低负载节点的虚拟机动态调整,从而优化节点资源配置问题.实验结果表明,该策略可以有效减少虚拟机迁移次数并保证数据中心服务质量,最终改善数据中心的负载均衡能力.     

云计算数据中心可扩展服务器节能优化研究

摘要：云计算数据中心越来越庞大,硬件规模也日益增大,而且还会有大量的计算资源、存储资源会出现在云端,促使出现了一大批十万级、百万级、乃至千万级服务器的数据中心,且服务器还可以增量扩展与增量部署,高能耗问题已经日益凸显,严重制约到云计算数据中心的可持续性发展。本文提出了一种新型的云计算数据中心可扩展服务器节能优化策略——效能优化策略,能够基于全局角度来降低能源消耗,优化服务器选择过程,并且还可促使不同服务器之间实现负载均衡。仿真实验结果表明：基于能耗大小来看,本文提出的效能优化策略要比DVFS策略、无迁移策略所对应的能耗分别节约15.23%、24.33%;基于迁移数来看,本文提出的效能优化策略要比DVFS策略所对应的迁移次数减少2425次,总之,本文提出的效能优化策略总体而言要明显比DVFS策略、无迁移策略更优越。     

云数据中心考虑虚拟机关联性的虚拟机放置策略

提出云数据中心考虑虚拟机关联性的虚拟机放置策略.在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,采用鲁棒局部归约主机检测方法LRR(Local Regression Robust)和最小迁移时间选择方法MMT(Minimum Migration Time);在虚拟机放置阶段,采用多重相关系数来评价虚拟机之间的关联性.该策略在重新分...