云數(shù)據(jù)中心虛擬機的低能耗部署和遷移策略.pdf

1、近年來，伴隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的快速增長，電力成本占總成本的比例越來越高，高能耗已經(jīng)成為了限制數(shù)據(jù)中心發(fā)展的一個主要因素。
　　為了應(yīng)對數(shù)據(jù)中心的能耗挑戰(zhàn)，本文基于虛擬化等節(jié)能技術(shù)，針對虛擬機的部署和虛擬機的遷移展升研究。
　　基于數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)模型和能耗函數(shù)提出了低能耗虛擬機部署策略，該策略包括虛擬機初始部署算法(Backtracking Virtual Machine Placement Algorithm，BT-MPA)和虛

2、擬機動態(tài)遷移算法(Saving Energy Virtual Machine MigrationAlgorithm，SE-MMA)。BT-MPA算法根據(jù)部署目標(biāo)使用回溯法求得虛擬機部署問題的最優(yōu)解，完成虛擬機和主機的最優(yōu)映射。SE-MMA遷移算法包括非過載遷移和過載狀態(tài)遷移兩部分，在非過載狀態(tài)下為了聚合資源，使用SMP(Savingenergy migration policy)策略實現(xiàn)遷移;在過載狀態(tài)下基于最小遷移時間選擇遷出虛擬機，

3、并使用BT-MPA算法重新部署這些虛擬機，其中最小遷移時間問題具有最優(yōu)子結(jié)構(gòu)性質(zhì)，使用貪心和動態(tài)規(guī)劃算法解決。
　　利用開源云平臺CloudStack搭建了IaaS云平臺，并設(shè)計了三組仿真實驗，試驗一比較了不同的虛擬機部署策略，驗證了使用BT-MPA算法的IT能耗相對于改善的最佳匹配算法(MBFD)平均降低5.9％，開啟物理機數(shù)量平均降低了17.3％，說明了BT-MPA算法能夠減少開啟物理機的數(shù)量，減少數(shù)據(jù)中心能耗;實驗二對比了不