一种能耗-性能协调优化的虚拟机重放置策略

在云计算环境中虚拟机重放置方法方面,现有多数算法通常聚焦单一目标的优化,而聚焦一个单一目标通常会牺牲其他目标来达到最优效果,因此有必要考虑多目标权衡的虚拟机重放置方法。以降低能耗和保证虚拟机的服务质量为目标,提出一种能耗-性能协调的虚拟机重放置优化算法,即能耗-性能优化配合降序最佳适应算法（Energy-Performance awareness best fit descending virtual machine relocating,EPAR）,把资源使用率转化为能耗,同时权衡了能耗和性能之间的关系。该算法在选择重放置虚拟机时使用自回归模型预测下一时间段的性能。通过原型验证,EPAR算法能够在确保虚拟机服务的情况下,有效降低宿主机的能耗,避免不必要的虚拟机的迁移。     

基于混合群智能的节能虚拟机整合方法

数据中心的虚拟机（virtual machine,VM）整合技术是当今云计算领域的一个研究热点.要在保证服务质量（QoS）的前提下尽可能地降低云数据中心的服务器能耗,本质上是一个多目标优化的NP难问题.为了更好地解决该问题,面向异构服务器云环境提出了一种基于差分进化与粒子群优化的混合群智能节能虚拟机整合方法（HSI-VMC）.该方法包括基于峰值效能比的静态阈值超载服务器检测策略（PEBST）、基于迁移价值比的待迁移虚拟机选择策略（MRB）、目标服务器选择策略、混合离散化启发式差分进化粒子群优化虚拟机放置算法（HDH-DEPSO）以及基于负载均值的欠载服务器处理策略（AVG）.其中,PEBST,MRB,AVG策略的结合能够根据服务器的峰值效能比和CPU的负载均值检测出超载和欠载服务器,并选出合适的虚拟机进行迁移,降低负载波动引起的服务水平协议违约率（SLAV）和虚拟机迁移的次数;HDH-DEPSO算法结合DE和PSO的优点,能够搜索出更优的虚拟机放置方案,使服务器尽可能地保持在峰值效能比下运行,降低服务器的能耗开销.基于真实云环境数据集（PlanetLab/Mix/Gan）的一系列实验结果表明：HSI-VMC方法与当前主流的几种节能虚拟机整合方法相比,能够更好地兼顾多个QoS指标,并有效地降低云数据中心的服务器能耗开销.     

一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法

现有的以降低能耗为目标的虚拟机动态整合算法通常忽略了虚拟机迁移所带来的消极影响,导致虚拟机的动态整合虽然减少了数据中心的能耗,但不合理的虚拟机迁移次数较多,极有可能增加了SLA（Service Level Agreements）的违例率。针对上述问题,提出了一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法MigCAP（Migration Cost Aware Policy）,定义了迁移收益参数EMP,MigCAP算法通过EMP值的大小来决定是否需要进行虚拟机的迁移,避免了不合理的虚拟机迁移的发生。实验结果表明,MigCAP算法与现有的其他虚拟机动态整合算法相比,能够在有效减少能耗和降低SLA违例率的基础上,显著减少虚拟机迁移次数。     

基于动态调整阈值的虚拟机迁移算法

针对当前数据中心服务器能耗优化和虚拟机迁移时机合理性问题,提出一种基于动态调整阈值（DAT）的虚拟机迁移算法。该算法首先通过统计分析物理机历史负载数据动态地调整虚拟机迁移的阈值门限,然后通过延时触发和预测物理机的负载趋势确定虚拟机迁移时机。最后将该算法应用到实验室搭建的数据中心平台上进行实验验证,结果表明基于DAT的虚拟机迁移算法比静态阈值法关闭的物理机数量更多,云数据中心能耗更低。基于DAT的虚拟机迁移算法能根据物理机的负载变化动态迁移虚拟机,达到提高物理机资源利用率、降低数据中心能耗、提高虚拟机迁移效率的目的。     

面向业务动态变化的虚拟机迁移技术研究

针对数据中心内业务需求动态变化下虚拟机的迁移问题,提出了一种基于动态资源需求相关性的虚拟机迁移算法。该算法首先对各个虚拟机的资源需求变化以及服务器资源利用率的动态特性之间的相关性进行定量评估,再根据相关性最优匹配原则以及虚拟机的服务水平协议（SLA）以确定各个待迁移虚拟机的最佳迁移策略。通过与其它虚拟机迁移算法比较,结果表明该算法能更有效地降低动态环境下虚拟机的迁移成本、提高服务器资源利用率以及降低数据中心的能耗。该算法能较好地适用于资源需求动态变化环境下的虚拟机迁移,达到物理资源的高效利用。     

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。     

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。     

云计算中基于多种群蚁群算法的虚拟机整合

在云计算的发展研究中,数据中心的高能耗问题得到了广泛的关注,而虚拟机整合是解决数据中心高能耗问题的手段之一。其思想是通过将一些物理机上的虚拟机迁移到其他活跃的物理机上使得一些物理机切换到低能耗模式或睡眠模式,从而降低云数据中心的能耗。首次将多种群蚁群算法应用于虚拟机整合,提出基于多种群蚁群算法的虚拟机整合算法。该算法通过特定的目标函数寻找一个近似最优解。通过仿真实验验证了该算法在降低能量消耗和减少虚拟机迁移次数方面优于现存的两种较优的虚拟机整合算法。     

基于灰色关联度的云计算虚拟机分配方法

针对云计算系统中资源利用率提高和系统能耗降低之间的协调问题,提出了一种新的基于灰色关联度的虚拟机分配方法,应用灰色关联度的基本理论建立了基于服务层协议(SLA)违背率、系统能耗和服务器负载评价函数的虚拟机分配决策模型,构造了基于灰色关联度的虚拟机分配算法,并在CloudSim仿真平台上进行了实验。实验结果表明,与传统的基于简单线性权重的多目标优化方法相比,在不同的虚拟机选择策略下,基于灰色关联度的虚拟机分配方法在系统能耗、SLA违背率和虚拟机迁移次数上平均降低〖BP(〗是提高吗？应该是降低吧？请明确一下。〖BP)〗了6.8%、5.2%和15.5%。因此,所提方法在不同的虚拟机选择策略下能够大幅度减少虚拟机迁移次数,较好地满足系统在能耗和SLA违背率上的优化需求。     

面向数据中心的虚拟机部署及优化算法

虚拟机动态配置是解决数据中心能耗低效的有效方法。针对动态配置过程中的虚拟机部署及优化问题展开研究,提出一种新的面向系统能耗的虚拟机部署算法以及基于主动迁移的优化策略。为了降低系统能耗,新算法采用基于服务器利用率的最佳适配降序算法求解虚拟机部署方案;同时为了适应应用负载的动态变化,新算法启动主动迁移策略对部署方案进行优化,即通过启发式算法在当前部署的基础上搜索使系统能耗更低的优化方案,并根据新部署对虚拟机执行主动迁移。考虑到迁移会导致应用服务质量降级和额外能耗,新算法通过在优化策略中设置基于服务器利用率的启动门限,对虚拟机主动迁移频率进行控制。仿真实验表明,所提算法在系统能耗、虚拟机迁移频率、服务器状态切换频率以及服务质量等多项性能指标上均有显著提高     

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。     

云环境下基于模糊隶属度的虚拟机放置算法

虚拟机放置问题是云数据中心资源调度的核心问题之一,它对数据中心的性能、资源利用率和能耗有着重要的影响。针对此问题,以降低数据中心能耗、改善资源利用率和保证服务质量(QoS)为优化目标,借助模糊聚类的思想提出了一种基于模糊隶属度的虚拟机放置算法。首先,结合物理主机过载概率和虚拟机与物理主机之间的相适性放置关系,提出了新的距离度量方法;然后,根据模糊隶属度函数计算得出虚拟机与物理主机之间的相适性模糊隶属度矩阵;最后,借助能耗感知机制,在模糊隶属度矩阵中进行局部搜索从而获得迁移虚拟机的最优放置方案。仿真实验结果表明,提出的算法在降低云数据中心能耗、改善资源利用率和保证QoS方面表现比较优异。     

异构云平台中能源有效的虚拟机部署研究

能源消耗已经成为数据中心操作成本的重要组成部分,虚拟化技术是降低数据中心能源消耗的有效方法之一.为了降低数据中心过高的能源消耗,利用虚拟化技术,结合数据中心中物理机的异构性和虚拟机所需资源的多维性,提出了一个衡量不同类型物理机性能的模型和一个衡量多维资源利用率的模型,在此基础上提出了一个异构云平台下能源有效的虚拟机部署算法.仿真实验表明,与MBFD算法及BFD算法相比,该算法不仅可以有效地降低系统的能源消耗,而且还提高了资源利用率,减少了资源的浪费.     

基于资源需求分布特征的异构云环境虚拟机放置算法

针对异构云环境中的虚拟机放置（VMP）问题,提出一种基于虚拟机资源需求分布特征的放置算法（RDDFPA）。首先,建立基于CPU资源和内存资源比例系数的虚拟机需求和物理机配置描述方法,并根据该比例系数对所有虚拟机进行排序;其次,通过分析虚拟机需求与物理机配置各自在CPU资源和内存资源比例方面的关系,确定比例分界点,完成虚拟机集合的划分,每个虚拟机子集合的规模反映出对相匹配的不同配置物理机的需求比例;最后,利用启发式算法如首次适应（First Fit）算法完成虚拟机子集合在相匹配配置的物理机子集合上的放置。理论分析和仿真实验结果表明,与采用任意单一配置的物理机总数量相比,所提算法所需物理机的总台数减少了2%~17%。RDDFPA能够根据虚拟机资源需求分布的不同,确定各类配置物理机的数量,高效完成虚拟机的放置,在提高资源利用率的同时,降低了系统能耗。     

基于MapReduce虚拟集群的能耗优化算法

随着全球能源危机的出现,许多研究者开始关注数据中心的能耗问题。在满足用户需求的前提下,减少数据中心的活跃节点个数能够有效地降低其能耗。传统的减少活跃节点的方式是虚拟机迁移,但虚拟机迁移会造成极大的系统开销。提出一种基于MapReduce虚拟集群的能耗优化算法--在线时间平衡算法OTBA,能够减少活跃物理节点数,有效降低数据中心的能耗,并且避免了虚拟机的迁移。通过建立云数据中心的能耗模型、用户提交服务的排队模型和评价作业完成质量的作业运行模型,确定了数据中心节能模型的目标函数和变量因子。在线时间平衡算法是基于虚拟云环境和在线MapReduce作业的一种节能调度算法,能够在虚拟机的生命周期和资源利用率之间做出权衡,使数据中心激活的服务器达到最少,能耗降到最低。此外,该结果通过仿真和Hadoop平台上的实验得到了验证。     

云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置研究

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。     

基于DVFS感知与虚拟机动态合并的云数据中心能效策略

为了解决云数据中心资源分配时能耗与性能间的均衡问题,提出了一种基于DVFS感知与虚拟机动态合并的能效优化策略。首先,策略通过新的DVFS管理算法（DVFS-perf）在不降低系统性能的同时降低了数据中心功耗,然后,通过频率感知的虚拟机VM部署合并算法（Frequency-aware Placement）在实现DVFS最优配置的同时最小化总体能耗,同时确保了虚拟机映射时的QoS保障。最后,通过真实云负载数据流构建仿真实验进行了性能分析。结果表明,在动态负载条件下,策略可以在不降低QoS和不增加SLA违例的情况下,降低虚拟机迁移次数和数据中心的总体能耗,更好地实现能耗与性能的均衡。