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。     

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.     

能耗感知下云资源三支粒度调度策略研究

云资源调度是云数据中心的一种重要节能方式。然而,实际云平台中,受单一物理机资源限制,存在虚拟机资源竞争和利用率低的问题。对此,通过分析虚拟机负载相似性及资源占有度问题,提出一种基于三支决策的能耗感知虚拟机迁移策略。首先,在虚拟机迁移过程中,设计云资源的三支划分策略,并使用K-means算法在划分区域选择待迁移的虚拟机序列;其次,依据虚拟机与物理机的负载相似度,获取虚拟机放置顺序;最后,依托CloudSimPlus云仿真平台验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够有效降低云能耗,实现资源充分利用。     

一种新的物理主机资源利用阈值边界管理策略

提出了一种新的物理主机资源利用阈值边界管理策略（Physical host resource utilization thresholds management strategy, RUT-MS）。RUT-MS把云数据中心的虚拟机迁移过程进一步划分为超负载主机检测、虚拟机选择、虚拟机放置第1阶段、低负载主机检测和虚拟机放置第2阶段。使用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的阈值上限,避免超负载的物理主机数量的增加;采用最小能量消耗策略完成虚拟机选择过程;使用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,减少低负载物理主机数量。实验结果表明： RUT-MS物理资源利用阈值边界管理策略使云数据中心的能量消耗和虚拟机迁移次数明显减少,SLA（Service level agreement）违规率和SLA及能量消耗联合指标只有少量的增加。     

基于多资源协同优化的虚拟机整合方法

随着数据中心应用业务日渐增长和规模不断扩大,节能和保证服务质量成为数据中心亟待解决的问题。云数据中心的物理主机资源利用不均衡会造成资源浪费、主机过载,甚至影响服务质量(QoS)。针对这一问题,提出一种基于多资源协同优化的虚拟机整合策略(MRCO-VMC)。该算法利用正态分布模型估计运行中的物理主机处于多资源利用均衡状态的概率,评估其过载风险,筛选出过载主机集合;对于过载主机,根据该主机迁出虚拟机后的过载风险和虚拟机迁移时间两个因素选择待迁移虚拟机;为了确保迁移后不影响目标主机的稳定性,根据目标主机中未分配的资源数量和迁移后目标主机处于资源均衡利用的概率选择目标主机;最后使用贪心策略关闭低载主机,减少运行主机数量,进而降低能耗。在CloudSim仿真平台进行实验,结果表明该策略在节约能耗、提高服务质量和减少迁移次数方面均有提升。     

基于二次指数平滑预测的虚拟机调度方法研究*

针对数据中心的高能耗问题,提出了一种基于负载感知和预测的虚拟机调度方法,采用二次指数平滑法预测物理主机资源负载情况,利用MMT和MM相结合的策略选择待迁虚拟机,使用资源最佳适配策略（BRF）选择目标物理主机。该调度方法的预测模型能提高迁移触发准确率,随着调度轮数的增加,对资源需求互补的虚拟机会被整合到相同物理主机上,从而减少迁移次数;最后,通过CloudSim仿真平台与FT_MMT、CDLC、AR_MMT调度策略进行了对比,结果表明该调度方法在能耗节约、迁移次数方面均有提升。     

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。     

云数据中心中一种物理资源利用阈值边界管理策略

提出了云数据中心的一种物理资源利用阈值边界管理策略RUT-MS(physical resource utilization thresholds management strategy)。RUT-MS把虚拟机迁移过程进一步划分为超负载主机检测、虚拟机选择、虚拟机放置第1阶段、低负载主机检测和虚拟机放置第2阶段。使用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的阈值上限,避免超负载的物理主机数量的增加;采用最小能量消耗策略完成虚拟机选择过程。使用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,减少低负载主机数量。实验结果表明： RUT-MS物理资源利用阈值边界管理策略使云数据中心的能量消耗和虚拟机迁移次数明显减少,SLA违规率和SLA及能量消耗联合指标只有少量的增加。     

基于阈值滑动窗口机制的虚拟机迁移判决算法

数据中心是云计算中数据运算、交换、存储的中心。近年来以虚拟机为粒度的虚拟机放置管理成为云数据中心能耗管理、实现动态可伸缩资源提供的重要支撑技术。在虚拟机放置的动态管理阶段,虚拟机迁移触发机制主要是根据物理主机中资源利用率的变化情况,决定是否需要将虚拟机迁移到其它主机。迁移时机判决准确能够有效地平衡过热点并关掉过冷点。当前的迁移时机缺乏对整个数据中心负载变化行为趋势的反映,也因为静态的阈值设定容易发生频繁的迁移,造成不必要的迁移代价和传输开销。提出了基于阈值滑动窗口机制的虚拟机迁移判决算法(iWnd),其能够根据整个数据中心任务量的多少动态调整高低阈值间窗口的大小,减少了任务量满负荷时期需要迁移虚拟机的数量,从而避免不必要的迁移开销和传输代价,有效地实现节能。在云计算平台Cloudsim上进行了仿真实验。结果表明,提出的iWnd算法在减少虚拟机迁移数量、降低迁移失败率上有良好的效果,同时并未产生过多额外的功耗。     

基于负载不确定性的虚拟机整合方法

物理主机工作负载的不确定性容易造成物理主机过载和资源利用率低,从而影响数据中心的能源消耗和服务质量。针对该问题,通过分析物理主机的工作负载记录与虚拟机资源请求的历史数据,提出了基于负载不确定性的虚拟机整合（WU-VMC）方法。为了稳定云数据中心各主机的工作负载,该方法首先利用虚拟机的资源请求拟合物理主机工作负载,并利用梯度下降方法计算虚拟机与物理主机的虚拟机匹配度;然后,利用匹配度进行虚拟机整合,从而解决负载不确定造成的能耗增加和服务质量下降等问题。仿真实验结果表明,WU-VMC方法降低了数据中心的能源消耗,减少了虚拟机迁移次数,提高了数据中心的资源利用率及服务质量。     

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。     

基于模糊动态阈值机制的能效虚拟机合并决策方法

动态虚拟机合并是云数据中心改善功耗和资源利用率的有效方法,但负载变化使数据中心较难维持服务等级协议SLA和最优能效.针对该问题,提出一种模糊动态阈值方法对虚拟机合并过程进行决策,在动态负载环境下实现最小化的虚拟机迁移量.该算法利用模糊推理系统动态调整主机资源利用阈值,使得超载主机上的虚拟机迁移大幅降低,并可以满足服务等...     

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.     

A dynamic VM consolidation technique for QoS and energy consumption in cloud environment

Cloud-based data centers consume a significant amount of energy which is a costly procedure. Virtualization technology, which can be regarded as the first step in the cloud by offering benefits like the virtual machine and live migration, is trying to overcome this problem. Virtual machines host workload, and because of the variability of workload, virtual machines consolidation is an effective technique to minimize the total number of active servers and unnecessary migrations and consequently improves energy consumption. Effective virtual machine placement and migration techniques act as a key issue to optimize the consolidation process. In this paper, we present a novel virtual machine consolidation technique to achieve energy–QoS–temperature balance in the cloud data center. We simulated our proposed technique in CloudSim simulation. Results of evaluation certify that physical machine temperature, SLA, and migration technique together control the energy consumption and QoS in a cloud data center.     

Layered virtual machine migration algorithm for network resource balancing in cloud computing

Due to the increasing sizes of cloud data centers, the number of virtual machines (VMs) and applications rises quickly. The rapid growth of large scale Internet services results in unbalanced load of network resource. The bandwidth utilization rate of some physical hosts is too high, and this causes network congestion. This paper presents a layered VM migration algorithm (LVMM). At first, the algorithm will divide the cloud data center into several regions according to the bandwidth utilization rate of the hosts. Then we balance the load of network resource of each region by VM migrations, and ultimately achieve the load balance of network resource in the cloud data center. Through simulation experiments in different environments, it is proved that the LVMMalgorithm can effectively balance the load of network resource in cloud computing.     

云计算环境下软硬件节能和负载均衡策略

针对云计算服务环境下软硬件节能和负载均衡优化问题,提出一种自适应的云计算环境下虚拟机(VM)动态迁移软节能策略。该策略采用常用的硬件能耗感知技术——动态电压频率调节(DVFS)来实现分段优化的系统部件静态节能,又通过VM在线迁移技术实现云平台的动态自适应软件节能。在CloudSim云仿真平台下对比实现DVFS静态节能和自适应负载均衡的软节能策略,经PlanetLab云平台监测数据验证,结果表明：软硬结合的自适应能耗感知策略能够高效节能96%; DVFS+MAD_MMT节能策略(采用平均绝对偏差算法判定主机是否超载,基于最短迁移时间(MMT)原则选择VM移出)     

基于贪心算法的容器云资源低能耗部署方法

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。     

基于自适应过载阈值选择的虚拟机动态整合方法

针对云环境下动态工作负载的不确定性,提出了基于自适应过载阈值选择的虚拟机动态整合方法。为了权衡数据中心能源有效性与服务质量间的关系,将自适应过载阈值的选择问题建模为马尔可夫决策过程,计算过载阈值的最优选择策略,并根据系统能效和服务质量调整阈值。通过过载阈值检测过载物理主机,然后根据最小迁移时间原则以及最小能耗增加放置原则确定虚拟机的迁移策略,最后切换轻负载物理主机至休眠状态完成虚拟机整合。仿真实验结果表明,所提出的方法在减少虚拟机迁移次数方面效果显著,在节约数据中心能源开销与保证服务质量方面表现良好,在能源的有效性与云服务质量二者之间取得了比较理想的平衡。