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。     

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...     

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。     

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。     

虚拟机迁移中一种新的物理主机异常状态检测算法

提出了一种新的物理主机异常状态检测算法PHSDA(Physical host status anomalous detection algorithm)。PHSDA算法包括两个阶段;在超负载检测中,采用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的使用效率情况;在低负载检测中,利用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,避免异常状态的物理主机数量的增加; PHSDA检测算法配合迁移过程中后续的虚拟机选择策略和虚拟机放置策略,就可以形成一个全新的虚拟机迁移模型PHSDA-MMT-BFD。以CloudSim模拟器作为PHSDA的仿真环境。经PHSDA策略优化过后的新虚拟机迁移实验表明：比近几年的BenchMark迁移模型比较起来,可以很好的降低云数据中心的能量消耗,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高。     

利用遗传算法完成虚拟机放置策略的优化

提出基于遗传算法的虚拟机放置方法GA-VMP(Genetic Algorithm based Virtual Machine Placement)。GA-VMP是一种应用于虚拟机迁移过程的优化算法。在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段分别选取了鲁棒局部归约检测方法和最小迁移时间选择方法;在最后的虚拟机放置阶段,GA-VMP将遗传算法应用到虚拟机的重新分配过程中形成了一个全新的虚拟机迁移模型。设计云数据中心的能量消耗数学模型,以能量消耗最小作为遗传算法的目标函数。Cloudsim模拟器仿真结果表明：在总体能量消耗、虚拟机迁移次数、服务等级协议违规率等指标上明显降低,平衡指标参数只有少量的增加。仿真结果可为其他企业构造节能云数据中心提供参考作用。     

云数据中心基于贪心算法的虚拟机迁移策略

为了节省云数据中心的能量消耗,提出了几种基于贪心算法的虚拟机（VM）迁移策略。这些策略将虚拟机迁移过程划分为物理主机状态检测、虚拟机选择和虚拟机放置三个步骤,并分别在虚拟机选择和虚拟机放置步骤中采用贪心算法予以优化。提出的三种迁移策略分别为：最小主机使用效率选择且最大主机使用效率放置算法MinMax_Host_Utilization、最大主机能量使用选择且最小主机能量使用放置算法MaxMin_Host_Power_Usage、最小主机计算能力选择且最大主机计算能力放置算法MinMax_Host_MIPS。针对物理主机处理器使用效率、物理主机能量消耗、物理主机处理器计算能力等指标设置最高或者最低的阈值,参考贪心算法的原理,在指标上超过或者低于这些阈值范围的虚拟机都将进行迁移。利用CloudSim作为云数据中心仿真环境的测试结果表明,基于贪心算法的迁移策略与CloudSim中已存在的静态阈值迁移策略和绝对中位差迁移策略比较起来,总体能量消耗少15%,虚拟机迁移次数少60%,平均SLA违规率低5%。     

云平台下基于粒子群优化算法的虚拟机迁移模型

提出基于粒子群优化的虚拟机迁移模型(Particle swarm optimization for virtual machine migration model,PSO-VMM)。设计基于多维物理资源约束的能量消耗模型,以能量消耗最小作为粒子群优化的目标函数。在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,利用鲁棒局部归约检测LRR(Local Regression Robust)和最小迁移时间选择MMT(Minimum Migration Time)。在虚拟机放置阶段,将粒子群优化算法应用到大规模的候选迁移虚拟机到物理主机的重新分配。仿真实验结果表明:PSO-VMM迁移策略使得云平台的各类性能指标都得到改善。     

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。     

云数据中心基于遗传算法的虚拟机迁移模型

提出云数据中心中基于遗传算法的虚拟机迁移模型GA-VMM（genetic algorithm based virtual machine migration）。GA-VMM在虚拟机迁移的时刻考虑的问题维度优于常见的策略,使虚拟机的分配与迁移更加合理与公平。建立了云端能量消耗与在线虚拟机迁移时间消耗数学模型,通过全局遗传算法来优化虚拟机迁移和放置策略。利用某个企业的大数据中心作为云端测试环境,对比测试GA-VMM迁移模型与已有的虚拟机迁移策略的性能。测试结果表明,GA-VMM迁移模型能够更好地减少物理主机的使用数量和虚拟机的迁移次数,SLA（service level agreement violation）违规基本处于稳定状态;GA-VMM可以降低数据中心能耗,性能优于已有的迁移策略。