云環(huán)境下基于負載特征的節(jié)能算法研究.pdf

1、隨著云數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大，數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日趨嚴重。目前解決的辦法很多，其中常見的做法是進行虛擬機遷移。虛擬機的遷移若數(shù)量過大或過于頻繁，這不僅影響服務(wù)的質(zhì)量，同時也要消耗額外的能量。本文采用基于容量感知和負載特征的虛擬機選擇算法和自適應(yīng)虛擬機動態(tài)整合啟發(fā)式算法來減少虛擬機的遷移次數(shù)，從而節(jié)約數(shù)據(jù)中心能耗。
　　基于容量感知和負載特征的虛擬機選擇算法主要思想為：在服務(wù)器過載時，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選擇策略。對于容量較小的服務(wù)器，采取傳統(tǒng)的最小遷移時間算法來選擇待遷移的虛擬機。對于容量較大的服務(wù)器，則采用自主設(shè)計的基于負載特征的最小遷移次數(shù)算法來選擇待遷移的虛擬機，該算法通過計算歷史負載列表里的 CPU資源的分配量和 CPU的利用率來獲得虛擬機的歷史負載，然后再依據(jù)虛擬機當前的 CPU資源利用量及服務(wù)器當前的負載情況來選擇算法，若存在虛擬機能夠使得通過遷移該虛擬機將服務(wù)器的負載

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