云環(huán)境下基于負(fù)載特征的節(jié)能算法研究.pdf

1、隨著云數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)中心的能耗問(wèn)題也日趨嚴(yán)重。目前解決的辦法很多，其中常見(jiàn)的做法是進(jìn)行虛擬機(jī)遷移。虛擬機(jī)的遷移若數(shù)量過(guò)大或過(guò)于頻繁，這不僅影響服務(wù)的質(zhì)量，同時(shí)也要消耗額外的能量。本文采用基于容量感知和負(fù)載特征的虛擬機(jī)選擇算法和自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法來(lái)減少虛擬機(jī)的遷移次數(shù)，從而節(jié)約數(shù)據(jù)中心能耗。
　　基于容量感知和負(fù)載特征的虛擬機(jī)選擇算法主要思想為：在服務(wù)器過(guò)載時(shí)，首先讀取服務(wù)器的容量信息，并依據(jù)服務(wù)器的容量特

2、征，對(duì)大容量服務(wù)器和小容量的服務(wù)器分別采取不同的虛擬機(jī)選擇策略。對(duì)于容量較小的服務(wù)器，采取傳統(tǒng)的最小遷移時(shí)間算法來(lái)選擇待遷移的虛擬機(jī)。對(duì)于容量較大的服務(wù)器，則采用自主設(shè)計(jì)的基于負(fù)載特征的最小遷移次數(shù)算法來(lái)選擇待遷移的虛擬機(jī)，該算法通過(guò)計(jì)算歷史負(fù)載列表里的 CPU資源的分配量和 CPU的利用率來(lái)獲得虛擬機(jī)的歷史負(fù)載，然后再依據(jù)虛擬機(jī)當(dāng)前的 CPU資源利用量及服務(wù)器當(dāng)前的負(fù)載情況來(lái)選擇算法，若存在虛擬機(jī)能夠使得通過(guò)遷移該虛擬機(jī)將服務(wù)器的負(fù)載

3、降低到設(shè)定值之下，則采用基于負(fù)載特征的最小遷移次數(shù)算法進(jìn)行待遷移虛擬機(jī)的選擇，否則采用最小遷移時(shí)間算法進(jìn)行虛擬機(jī)的選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠大幅減少虛擬機(jī)的遷移次數(shù)，從而降低數(shù)據(jù)中心的能耗。
　　為了減少虛擬機(jī)節(jié)能調(diào)度時(shí)虛擬機(jī)遷移次數(shù)，針對(duì)自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法的不足，本文提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法。該算法主要思想是將服務(wù)器過(guò)載判定和需要進(jìn)行虛擬機(jī)遷移的判定相分離，從而減少虛機(jī)遷移次數(shù)。具體策略如下：