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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
提高私有云联盟(Federated Private Clouds)中虚拟机利用率问题是实现云代理(Cloud Broker)和私有云联盟最优收益的关键,引入随机博弈算法可分别使双方达到最优收益。首先,分析云代理和私有云联盟任务到达的随机特性,利用随机博弈模型解决虚拟机租用数量的收益获得问题;其次,分析并确定该模型为变和随机博弈,提出了反向迭代算法实现均衡;最后;仿真实验采用亚马逊EC2的价格,与租用固定虚拟机数量的方法进行对比,结果表明采用该方法能够使博弈双方都达到较高收益。  相似文献   

2.
云数据中心的规模日益增长导致其产生的能源消耗及成本呈指数级增长。虚拟机的放置是提高云计算环境服务质量与节约成本的核心。针对传统的虚拟机放置算法存在考虑目标单一化和多目标优化难以找到最优解的问题,提出一种面向能耗、资源利用率、负载均衡的多目标优化虚拟机放置模型。通过改进蚁群算法求解优化模型,利用其信息素正反馈机制和启发式搜索寻找最优解。实验结果表明,该算法综合性能表现良好,符合云环境对高效率低能耗的要求。  相似文献   

3.
云虚拟机资源分配的效用最大化模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择:一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,是决定云系统性能的关键因素,即云资源调度问题实质就是一个虚拟机和物理机之间的映射问题.文中借鉴网络效用最大化模型,提出了一种云资源调度模型——云效用最大化(Cloud Utility Maximization,CUM)模型,与传统调度模型相比,目标函数不再是最小化最大完工时间,而是以达到效用最大为调度目标,可以充分提高用户的满意程度.通过求解CUM优化问题得到最优的虚拟机和物理机映射关系.设计了针对该模型的分解优化算法——简化次梯度算法求解拉格朗日对偶问题,证明了该算法可以获得原始模型问题的最优解.仿真实验表明算法可行且具有良好的收敛特性,并给出了CUM模型在真实云环境下的应用场景.  相似文献   

4.
为降低云计算系统产生的能耗,实现系统多类型资源的合理利用,提出虚拟机多资源能耗优化放置模型,并给出虚拟机多目标资源随机多组优化算法(RMRO)。RMRO算法随机生成多组虚拟机放置序列,并对每组序列进行优化,从中选出最优的序列作为最终的虚拟机序列。基于RMRO,进一步提出了3种虚拟机放置序列的再优化策略,通过实验对比,选择MMBA策略作为最佳策略。仿真结果表明,RMRO相比传统的MBFD和MBFH算法,能明显降低数据中心的能耗,同时使系统多种资源利用更合理。  相似文献   

5.
提出一种基于遗传算法的容器云资源配置优化方法。充分考虑虚拟机配置于物理主机以及容器配置于虚拟机的资源分配情况,将容器云平台数据中心整体能耗最低作为目标函数,设置物理主机与虚拟机对应、虚拟机与容器对应等约束条件,利用遗传算法通过染色体表达、初始化、交叉操作、变异操作以及设置适应度函数5个步骤求解目标函数,获取最优容器云环境资源配置结果。实验结果表明,本文方法可实现容器云资源的合理配置,提高物理资源的利用效率,实现数据中心节能的目标。  相似文献   

6.
多个供电源协调调度能够使得冷热电联供型微网运行综合效益达到最优,对此提出一种新的基于文化基因算法的方法。建立包含最小经济性运行成本和最小环保性运行成本的多目标函数模型,并为模型设置6个约束条件。在约束条件下,利用文化基因算法求取多目标函数模型最优解,得出冷热电联供型微网优化运行方案。结果表明,该方法应用,其综合效益以及两个单项成本较低,实现了多个供电源的协调调度。  相似文献   

7.
针对蚁群优化算法参数组合选取的问题,提出了一种基于博弈论的蚁群算法参数优化模型。由于算法各个参数之间相互依赖、相互影响的关系,将各参数作为博弈论中的局中人,利用算法收敛时间与各个参数之间的数学关系,将其转化为博弈模型中参数的收益函数,求解出算法的最优参数组合。仿真结果表明,该模型能够方便有效求解出蚁群算法的最优参数组合。  相似文献   

8.
针对云环境下服务器内部多种资源间分配不均衡问题,提出了一种多维资源协同聚合的虚拟机调度算法MCCA。该算法在分组遗传算法的基础上,采用模糊逻辑及基于资源利用率多维方差的控制参量,设计适应度函数指导搜索解空间。算法使用基于轮盘赌法的选择方法,并对交叉和变异等进行了优化,以实现快速有效地获取近似最优解。在CloudSim环境下进行了仿真,实验结果表明该算法对均衡多维资源分配和提高资源综合利用率具有一定的优势。  相似文献   

9.
构造绿色云数据中心的两个主要目标是低能量消耗与物理资源利用效率的充分利用,为此需要采用虚拟机分配策略来完成优化。本文提出了基于改进花授粉算法的虚拟机分配策略(Flower pollination algorithm based virtual machine allocation, FPA-VMA)。FPA-VMA中一朵花或一个配子就对应于虚拟机映射到物理主机分配优化问题中的一个解;并且描述了云数据中心云客户端的资源请求模型和多维物理资源的能量消耗模型。FPA-VMA在花授粉的动态切换概率阶段的策略可以平衡全局最优解搜索和局部最优解搜索之间的切换,同时改善资源分配的全局收敛能力。真实的虚拟机数据的访问测试结果标明:FPA-VMA比常见的虚拟机分配优化策略有更低的能量消耗和更高的物理资源利用效率。  相似文献   

10.
针对云资源分配研究中缺乏对用户使用资源的效益情况进行研究的现状,借鉴网络带宽分配效用最大化的NUM(Network Utility Maximization)模型,提出了一种使用户效益最大化的云虚拟机资源分配模型。在分析分配模型时,通过拉格朗日函数将模型简化为求解拉格朗日对偶函数。最后,引入模糊次梯度算法在理论上证明了可以得到模型的最优解。仿真结果表明了方案的可行性和算法较好的收敛性。  相似文献   

11.
基于MAS市场机制的动态计算资源调度模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对动态计算网格资源调度问题,结合多Agent系统(multi agent syste,MAS)协同技术和市场竞价博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于市场经济的网格资源调度模型,该模型一方面能够充分利用消费者Agent的协商能力,另一方面能够充分考虑消费者的行为,使得消费者的资源申请和分配具有较高的合理性和有效性.同时,设计了消费者的效用函数,论证了资源分配博弈中Nash均衡点的存在性和惟一性以及Nash均衡解.基于所提资源调度模型,设计了一种网格资源调度算法.仿真实验表明,资源调度算法能够为消费者的资源数量提供参考,规范消费者竞价,从而使得整个资源的分配趋于合理.  相似文献   

12.
Allocation of grid resources aims at improving resource utility and grid application performance. Currently, the algorithms proposed for this purpose do not fit well the autonomic, dynamic, distributive and heterogeneous features of the grid environment. According to MAS (multi-agent system) cooperation mechanism and market bidding game rules, a model of allocating allocation of grid resources based on market economy is introduced to reveal the relationship between supply and demand. This model can make good use of the studying and negotiating ability of consumers’ agent and takes full consideration of the consumer’s behavior, thus rendering the application and allocation of resource of the consumers rational and valid. In the meantime, the utility function of consumer is given; the existence and the uniqueness of Nash equilibrium point in the resource allocation game and the Nash equilibrium solution are discussed. A dynamic game algorithm of allocating grid resources is designed. Experimental results demonstrate that this algorithm diminishes effectively the unnecessary latency, improves significantly the smoothness of response time, the ratio of throughput and resource utility, thus rendering the supply and demand of the whole grid resource reasonable and the overall grid load balanceable. Supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 06JJ2033), and the Society Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 07YBB239)  相似文献   

13.
As green computing is becoming a popular computing paradigm, the performance of energy-efficient data center becomes increasingly important. This paper proposes power-aware performance management via stochastic control method (PAPMSC), a novel stochastic control approach for virtualized web servers. It addresses the instability and inefficiency issues due to dynamic web workloads. It features a coordinated control architecture that optimizes the resource allocation and minimizes the overall power consumption while guaranteeing the service level agreements (SLAs). More specifically, due to the interference effect among the co-located virtualized web servers and time-varying workloads, the relationship between the hardware resource assignment to different virtual servers and the web applications’ performance is considered as a coupled Multi-Input-Multi-Output (MIMO) system and formulated as a robust optimization problem. We propose a constrained stochastic linear-quadratic controller (cSLQC) to solve the problem by minimizing the quadratic cost function subject to constraints on resource allocation and applications’ performance. Furthermore, a proportional controller is integrated to enhance system stability. In the second layer, we dynamically manipulate the physical frequency for power efficiency using an adaptive linear quadratic regulator (ALQR). Experiments on our testbed server with a variety of workload patterns demonstrate that the proposed control solution significantly outperforms existing solutions in terms of effectiveness and robustness.  相似文献   

14.
效用分配是网格虚拟化资源提供者结成联盟完成用户任务时的关键问题。针对资源提供者建立联盟来提高网格整体效用的情况,研究了利用合作博弈论分配网格资源。给出了资源建立联盟的依据,并以基于费用最小化的MIN_COST算法得到了资源的最优化映射方案。在效用分配中,分别从联盟效用的平均分配和Shapley值分配两方面进行了分析,提出了基于Shapley值的资源联盟效用分配策略。算例结果表明,网格资源联盟可以提高任务的执行效率和资源整体收益,而Shapley值法在均衡联盟个体的效用分配方面也是有效可行的。  相似文献   

15.
针对网络虚拟化环境下虚拟网络功能服务链的资源分配以及部署问题,提出了基于资源拆分的虚拟网络功能服务链部署策略。通过对租户的资源需求进行主动拆分,利用更小的资源分配粒度达到提高物理资源利用率的目的。利用最优化理论将虚拟网络功能服务链的资源分配问题建模成具有链式拓扑结构的虚拟网络映射问题,并通过设计高效的启发式算法以有效地解决这一问题。实验结果表明,该算法与其它虚拟网络映射算法相比,能有效提高物理资源的利用率以及租户请求的接收率。  相似文献   

16.
史德嘉  王璞 《计算机应用研究》2009,26(11):4063-4065
目前,围绕着网格中的资源调度方法,虽然已提出了各种调度算法,但是都不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性和异构性等特征。针对动态计算网格资源调度问题,基于多智能体协同技术和市场博弈机制,对计算网格资源分配技术进行了深入研究,提出了能够反映供求关系的基于计算经济机制的网格资源调度模型,建立了消费者的效用函数,给出了资源调度的动态博弈算法。仿真实验说明资源利用率比传统算法好,整个资源的供需合理、负载均衡。  相似文献   

17.
网络虚拟化技术的提出,为解决互联网"僵化"问题找到了新的思路,受到广泛的关注。在虚拟路由器平台中,若干台互联的网络服务器资源组成了底层物理网络,通过虚拟网络映射技术,将物理网络资源有效地映射到虚拟网络设备上,组成多个虚拟网络,满足用户对网络的多样化需求。虚拟路由器资源映射问题是虚拟网络映射问题的基础,虚拟路由器实例与物理资源的映射方法决定了虚拟网络平台资源的利用率和虚拟网络系统的性能。针对虚拟路由器平台资源分配的问题,提出了物理网络资源模型和虚拟路由器资源请求模型,设计了一种启发式虚拟路由资源分配算法,并对算法的复杂性和优化目标进行了分析。  相似文献   

18.
Virtualization facilitates the provision of flexible resources and improves energy efficiency through the consolidation of virtualized servers into a smaller number of physical servers. As an increasingly essential component of the emerging cloud computing model, virtualized environments bill their users based on processor time or the number of virtual machine instances. However, accounting based only on the depreciation of server hardware is not sufficient because the cooling and energy costs for data centers will exceed the purchase costs for hardware. This paper suggests a model for estimating the energy consumption of each virtual machine without dedicated measurement hardware. Our model estimates the energy consumption of a virtual machine based on in-processor events generated by the virtual machine. Based on this estimation model, we also propose a virtual machine scheduling algorithm that can provide computing resources according to the energy budget of each virtual machine. The suggested schemes are implemented in the Xen virtualization system, and an evaluation shows that the suggested schemes estimate and provide energy consumption with errors of less than 5% of the total energy consumption.  相似文献   

19.
在现代数据中心,虚拟化技术在资源管理、服务器整合、提高资源利用率等方面发挥了巨大的作用,已成为云计算架构中关键的抽象层次和重要的支撑性技术。在虚拟化环境中,如果要保证高资源利用率和系统性能,必须有一个高效的内存管理方法,使得虚拟机的物理内存大小能够满足应用程序不断变化的内存需求。因此,如何在单机以及数据中心内进行内存资源的动态调控,就成为了一个关键性问题。实现了一个低开销、高精确度的内存工作集跟踪机制,进而进行相应的本地或者全局的内存调控。采用了多种动态内存调控技术:气球技术能够在单机内有效地为各个虚拟机动态调节内存;远程缓存技术可在物理机之间进行内存调度;虚拟机迁移可将虚拟机负载在多个物理主机间进行均衡。深入分析了以上各种方案的优缺点,并根据内存超载的情况有针对性地设计了相应的调控策略,实验数据表明:所提出的预测式的内存资源管理方法能够对内存资源进行在线监控和动态调配,并有效地提高了数据中心的内存资源利用率,降低了数据中心能耗。  相似文献   

20.
面向应用服务级目标的虚拟化资源管理   总被引:2,自引:0,他引:2  
文雨  孟丹  詹剑锋 《软件学报》2013,24(2):358-377
在虚拟环境中实现应用服务级目标,是当前数据中心系统管理的关键问题之一.解决该问题有两个方面的要求:一方面,在虚拟化层次和范围内,能够动态和分布式地按需调整虚拟机资源分配;另一方面,在虚拟化范围之外,能够控制由于虚拟机对非虚拟化资源的竞争所导致的性能干扰,实现虚拟机性能隔离.然而,已有工作不适用于虚拟化数据中心场景.提出一种面向应用服务级目标的虚拟化资源管理方法.首先,该方法基于反馈控制理论,通过动态调整虚拟机资源分配来实现每个应用的服务器目标;同时,还设计了一个两层结构的自适应机制,使得应用模型能够动态地捕捉虚拟机资源分配与应用性能的时变非线性关系;最后,该方法通过仲裁不同应用的资源分配请求来控制虚拟机在非虚拟化资源上的竞争干扰.实验在基于Xen的机群环境中检验了该方法在RUBiS系统和TPC-W基准上的效果.实验结果显示,该方法的应用服务级目标实现率比两种对比方法平均高29.2%,而应用服务级目标平均偏离率比它们平均低50.1%.另一方面,当RUBiS系统和TPC-W基准竞争非虚拟化的磁盘I/O资源时,该方法通过抑制TPC-W基准28.7%的处理器资源需求来优先满足RUBiS系统的磁盘I/O需求.  相似文献   

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