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将容器云平台资源整体能耗最低作为目标,设计基于贪心算法的容器云资源低能耗部署方法。在物理主机与虚拟机对应、虚拟机与容器对应等约束条件下,结合静态和动态两个部分构建容器云资源能耗模型。通过资源虚拟化与去除冗余两个步骤,得到容器云资源的整合结果。检测物理机负载状态,确定虚拟机迁移源物理机和目标物理机,利用贪心算法均衡调度容器云资源负载,最终通过容器云资源编排重组,实现容器云资源低能耗部署。通过与传统部署方法的对比得出结论:在优化设计部署方法下,容器云资源的利用率和负载均衡度得到明显提升,能量损耗明显下降。 相似文献
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论文提出了基于花授粉算法的容器云资源低能耗部署方法。首先构建容器云资源能耗模型,在此基础上迁移容器,提出最低增长法、最高增长法、混合增长法以及随机选择模式四种容器选择方式应用在迁移中。综合容器迁移以及能耗模型得出资源部署的最低能耗,利用花授粉算法实施容器云资源的部署,划分云资源任务个体适应度种群,得出每个种群最高适应度实施初始化和更新处理,输出花授粉算法的最优解,即资源的最优部署策略。实验结果表明,该方法的平台资源利用率高、部署完成时间短以及负载均衡好,降低了容器云资源部署过程中的能耗。 相似文献
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改进的云自适应粒子群优化算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了提高基本PSO算法搜索性能和个体寻优能力,加快收敛速度,提出一种新的云自适应粒子群优化算法(CPSO)。此算法利用云滴具有随机性、稳定倾向性等特点,结合不同粒子与全局最优点的距离动态变化的性质,提出云自适应调整算法用于计算惯性权重,并对新算法进行了描述。通过典型函数优化实验表明,该算法较基本PSO明显提高了全局搜索能力和收敛速度,改善了优化性能。 相似文献
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刘东 《计算机工程与应用》2014,50(11):110-114
查询优化是提高数据库性能的关键技术,针对数据库查询优化效率低的难题,提出一种多子群萤火虫算法的数据库查询优化方法(MG-FA)。首先将数据库查询计划左深树看作一个萤火虫,然后将萤火虫群分为多个子群,各子群最优萤火虫通过信息交流找到数据库查询最优计划,最后进行数据库查询优化实例分析。结果表明,MG-FA是解决数据库查询优化的有效途径,能够获得理想的数据库查询计划,具有实际意义。 相似文献
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提出一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法。分析容器云平台的用户需求,详细描述容器云平台的层次架构与组成模块。在容器云平台部署过程中,改进集群监控方案,结合Grafana和Prometheus构建一个可靠的性能监控方案。在镜像库上,为保证安全与稳定,选择Harbor作为私有镜像仓库。使用网络文件系统(Network File System,NFS)存储服务为容器提供共享存储服务。通过测试验证了该方法的可行性与高效性。 相似文献
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基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的多目标优化问题。该算法通过考虑微服务之间的调用关系,使得容器聚集在一起,从而降低服务的数据传输成本、减少故障率,并提高集群资源利用率。与现有部署算法相比,实验结果表明,所提出的优化算法在服务间的数据传输开销、故障率和资源利用率等性能指标上有明显改善。具体表现在:容器聚集度的提升达到40%以上,数据传输消耗平均有提升4%以上,故障率减少10%~20%,利用率提升3%左右。 相似文献
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针对萤火虫群优化(GSO)算法求解高维函数时存在求解精度不高、收敛速度慢等缺点,提出了一种带变异算子和集群觅食行为算子的改进萤火虫群优化算法。该算法使用变异算子来指导离群萤火虫的进化方向,从而提高了离群个体的利用率,改善了算法的整体效率。集群觅食行为算子的加入能使算法对捕捉到的全局最优域进行更进一步的求精,极大地提高了算法的计算精度和收敛速度;同时,该算子有效地防止了算法陷入局部最优值的危险,扩大了算法在后期的全局搜索范围。通过8个典型的基准函数测试,结果表明:改进后萤火虫群优化算法具有更强的全局优化能力和更高的成功率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(2)
基本萤火虫群优化GSO(Glowworm Swarm Optimization)算法在求解函数全局寻优问题时,存在后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题。为此,提出一种基于混合变异的萤火虫群优化算法。该算法用混沌变异和边界变异来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优,且能使算法获得精度更高的解。运用六个标准测试函数进行测试,结果表明,改进后的萤火虫群优化算法比基本GSO算法具有更高的寻优速度、寻优精度和收敛率。 相似文献
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针对无线自组网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,借鉴萤火虫群优化算法,提出了一种改进萤火虫群优化的无线自组网络路由算法.路由算法将萤火虫优化算法中的荧光素强度更新与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量、节点间距离等因素进行相互映射,同时改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成无线自组网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现无线自组网络的稳定传输.仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由算法在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能. 相似文献
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Docker的发展使得操作系统级虚拟化的容器渐渐兴起,容器即服务(CaaS)也越来越普及。随着容器技术的发展,容器将成为云环境中的主要部署模型,但针对容器的整合部署技术还未得到广泛的研究。容器化云环境中的容器数量众多,如何将众多的容器部署到合适的虚拟机以降低 数据中心能耗,成为了一个亟待解决的问题。因此,文中创新性地将机器学习中的几种相似度计算方法作为稳定匹配算法的偏好规则,同时将已经拟分配过容器的虚拟机继续加入偏好列表,从而将一对一的稳定婚姻匹配算法改进为多对一的稳定匹配,解决了将容器整合到虚拟机上的初始化部署问题。仿真实验结果表明 , 采用优化的稳定匹配算法来初始化将部署容器时,不仅SLA违规较低,而且比FirstFit,MostFull以及Random算法分别约节能12.8%,34.6%和30.87%,其中使用欧氏距离作为稳定匹配算法偏好规则的节能效果最好。 相似文献
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针对传统粒子群优化(PSO)算法寻优精度不高和易陷入局部收敛区域的缺点,引入混沌算法和云模型算法对PSO算法的进化机制进行优化,提出混沌云模型粒子群优化(CCMPSO)算法。在算法处于收敛状态时将粒子分为优秀粒子和普通粒子,应用云模型算法和优秀粒子对收敛区域局部求精,发掘全局最优位置;应用混沌算法和普通粒子对收敛区域以外空间进行全局寻优,探索全局最优位置。应用特征根法对CCMPSO算法的收敛性进行分析,并通过仿真实验证明,CCMPSO算法的寻优性能优于其他常用PSO算法。 相似文献
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利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种云模型云滴机制的量子粒子群优化算法,该算法在量子粒子群优化的基础上,由云模型的X,Y条件发生器产生杂交操作,由基本云发生器产生变异操作,用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,该算法具有计算精度较高,搜索速度较快等特点,具有一定的参考和应用价值。 相似文献