云环境下基于CROTS算法的虚拟机放置策略

随着越来越多数据中心的构建和部署,能耗问题成为研究热点。作为一种有效的节能策略,虚拟机整合受到了研究人员和业界的关注。针对传统的虚拟机放置策略的不足,利用化学反应优化算法CRO求解数据中心的虚拟机放置问题,并通过禁忌搜索算法提高CRO算法中器壁无损碰撞对解的勘探能力。仿真实验表明,相对于传统的贪婪放置策略FFD和基于ACO的放置策略,提出的CROTS算法可有效降低数据中心物理机的使用个数,进而降低了数据中心的能耗。     

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。     

基于负载高峰特征的虚拟机放置算法

提出了一种基于虚拟机负载高峰特征的虚拟机放置策略,通过更好地复用物理主机资源来实现资源共享,从而提高资源利用率.在云环境下,当多个虚拟机的负载高峰出现在相同的时间段内时,非高峰时段的资源利用率就会明显偏低;相反,多个虚拟机只要负载高峰能错开在不同的时间,闲置的资源就能更充分地被利用.由于应用的负载通常具有一定的周期性,因此,可以利用虚拟机负载的历史数据作为分析的依据.基于虚拟机的负载高峰特征对虚拟机负载进行建模,建立虚拟机负载之间的相似度矩阵来实现虚拟机联合放置.使用CloudSim模拟实现了所提出的算法,并与基于相关系数的放置算法、随机放置算法进行了比较.实验结果表明:所提算法在平均CPU利用率上有8.9%~12.4%的提高,主机使用量有8.2%~11.0%的节省.     

云环境中多目标优化的虚拟机放置算法

虚拟机放置（VMP）是虚拟机整合的核心,是一个多资源约束的多目标优化问题。高效的VMP算法不仅能显著地降低云数据中心能耗、提高资源利用率,还能保证服务质量（QoS）。针对数据中心能耗高和资源利用率低的问题,提出了基于离散蝙蝠算法的虚拟机放置（DBA-VMP）算法。首先,把最小化能耗和最大化资源利用率作为优化目标,建立多目标约束的VMP优化模型;然后,通过效仿人工蚁群在觅食过程中共享信息素的机制,将信息素反馈机制引入蝙蝠算法,并对经典蝙蝠算法进行离散化改进;最后,用改进的离散蝙蝠算法求解模型的Pareto最优解。实验结果表明,与其他多目标优化的VMP算法相比,所提算法在使用不同数据集的情况下都能有效降低能耗,提高资源利用率,实现了在保证QoS的前提下的降低能耗和提高资源利用率两者之间的优化平衡。     

基于WFPSO算法的云虚拟机放置策略

随着云计算技术的大规模应用,云应用的交互更加依赖于网络,较差网络拓扑的选择,增加了应用在网络中的通信流量,严重影响应用的运行效率和服务质量。为解决此问题,提出了一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。该策略通过建立云环境内部时延模型,利用改进的粒子群优化算法求解目标函数,来降低应用的时延,提高运行效率。并在CloudSim平台上进行仿真实验,实验结果表明,该策略的响应时间低于基本粒子群优化算法（PSO）,并且修改后的PSO算法在不影响收敛精度的前提下较大幅度地提高粒子群算法的收敛速度,提高了云环境中应用的运行效率。     

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...     

基于网络感知的两阶段虚拟机放置算法

现有的虚拟机放置研究多以节能为目标,通过资源整合减少能源消耗,然而资源的过度聚合会影响网络性能。为此,研究网络感知的虚拟机放置问题并分析相关影响因素,提出一种两阶段启发式虚拟机放置算法。根据虚拟机之间的相似度进行适当聚合,以提高虚拟机之间的网络通信能力,减少数据中心的网络流量,同时根据聚合结果,利用改进的背包算法在物理机之间合理分配虚拟机。实验结果表明,与最佳适应算法和随机算法相比,该算法能更有效地优化网络流量分布,减少激活的物理机数量,降低能源开销。     

基于隶属度光滑约束的模糊C均值聚类算法

传统的FCM聚类算法未利用图像的空间信息,在分割叠加了噪声的MR图像时分割效果不理想。本文考虑到脑部MR图像真实的灰度值具有分片为常数的特性,按照合理利用图像空间信息的原则,对传统的FCM聚类算法进行了改进,增加了使隶属度趋向于分片光滑的约束项,得到了新的聚类算法。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像的分割实验结果表明,本文提出的新算法比传统的FCM算法等多种图像分割算法有更精确的图像分割能力,并且运算简单、运算速度快、稳健性好。     

基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略

当前云计算虚拟化平台无法适用于对时延要求较高的应用。为此,提出一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。介绍粒子群优化算法,建立云环境内部时延模型,设计虚拟机放置策略架构。实验结果表明,该策略的请求响应时间比动态资源调度(DRS)策略降低14%~19%,每秒处理请求数比DRS方案提高约17%。     

隐隶属度模糊c均值聚类算法

针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。     

高效能云计算虚拟机优化部署策略

针对云计算应用负载需求的动态变化特性,提出了一种自适应虚拟机优化部署策略。算法通过基于强局部加权回归的热点发现机制,可以根据负载所体现的资源占用历史信息动态决策主机的超载时机;通过迁移周期最优算法MPM和迁移量最少算法MNM进行超载主机的迁移虚拟机选择;提出基于功耗感知的PBFDH算法对迁移虚拟机再次优化部署。实验结果表明,算法不仅可以降低能耗,还可以降低SLA违例率。     

云环境下机群弹性负载均衡机制

为克服传统刚性负载均衡机制不能适应多变的网络环境的缺陷,解决云环境下已有负载均衡机制存在不能充分利用弹性机制,且服务质量(QoS)不稳定的问题,提出一种基于绿色计算资源池策略的云环境弹性负载均衡机制,根据系统资源利用率对负载进行量化,量化结果决定资源池虚拟机的分配,最后结合虚拟机的使用情况,回收资源,提高资源的利用率。实验结果显示在该负载均衡机制下,响应时间稳定在2.5s左右,整体服务质量有明显提高,降低了电能消耗,验证了该机制的有效性。     

云计算环境下的虚拟机快速克隆技术

虚拟机克隆技术是指在云计算环境下快速复制出多个虚拟机（VM）并将这些VM分发到多台物理主机上,克隆出来的VM共享相同的初始状态然后独立运行提供服务。虚拟机克隆使得云计算提供商能够快速有效地部署系统资源。给出了一种虚拟机快速克隆方法,利用写时拷贝技术来创建虚拟磁盘和内存状态的快照,然后用按需分配内存技术和多点传送技术来请求和传输这些状态信息。在C3云平台上的实验表明,此方法在不中断源虚拟机中运行服务的情况下,实现了云计算中的快速虚拟机克隆。     

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。     

An imperialist competitive algorithm for virtual machine placement in cloud computing

Abstract

Cloud computing, the recently emerged revolution in IT industry, is empowered by virtualisation technology. In this paradigm, the user’s applications run over some virtual machines (VMs). The process of selecting proper physical machines to host these virtual machines is called virtual machine placement. It plays an important role on resource utilisation and power efficiency of cloud computing environment. In this paper, we propose an imperialist competitive-based algorithm for the virtual machine placement problem called ICA-VMPLC. The base optimisation algorithm is chosen to be ICA because of its ease in neighbourhood movement, good convergence rate and suitable terminology. The proposed algorithm investigates search space in a unique manner to efficiently obtain optimal placement solution that simultaneously minimises power consumption and total resource wastage. Its final solution performance is compared with several existing methods such as grouping genetic and ant colony-based algorithms as well as bin packing heuristic. The simulation results show that the proposed method is superior to other tested algorithms in terms of power consumption, resource wastage, CPU usage efficiency and memory usage efficiency.     

云计算环境中基于混合蛙跳算法的资源调度

提出云计算环境中基于改进混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA）的保证QoS（Quality of Service）资源调度方案。根据任务和资源的特点提出SFLA两种编码结构及其对应更新方程;对调度方案的QoS给出定义;提出根据QoS值进行个体优劣选择的改进SFLA;在CloudSim平台对算法进行了仿真实验。实验结果证明所提出的计算方案有效。     

Cloud simulators in the implementation and evaluation of virtual machine placement algorithms

In recent years, many algorithms have been proposed for the optimized allocation of virtual machines in cloud data centers. Such algorithms are usually implemented and evaluated in a cloud simulator. This paper investigates the impact of the choice of cloud simulator on the implementation of the algorithms and on the evaluation results. In particular, we report our experiences with porting an algorithm and its evaluation framework from one simulator (CloudSim) to another (DISSECT‐CF). Our findings include limitations in the design of the simulators and in existing algorithm implementations. Based on this experience, we propose architectural guidelines for the integration of virtual machine allocation algorithms into cloud simulators.     

密码云中基于熵权评价的虚拟密码机调度方法

针对密码云系统的负载均衡问题,提出了一种基于熵权评价的虚拟密码机调度方法（VSMEWE）。为提高密码服务质量、高效利用密码运算资源,以云密码机的CPU、内存、网络带宽和密码卡吞吐带宽等资源的利用率为主要指标评价云密码机的资源状态,根据云密码机的综合评价值比较结果,得出虚拟密码机的迁移选择方案。实验结果表明,所提算法与Entropy算法和Baseline算法相比,具有全局性和时效性,提高了系统负载均衡效果,执行效率也分别提高了6.8%和22.7%。     

云计算中面向能耗降低的虚拟机多资源放置算法

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。