面向能效优化的云计算虚拟机动态迁移技术研究

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1、ResearchofEnergyEfficiencyOptimization-orientedDynamicMigrationTechnologyforVirtualMachinesinCloudComputingADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：DengDongyanSupervisor：Prof.HeKejingSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China摘要云计算提供了便利的按需付费的可扩展的计算资源服务模

2、式，使得企业和个人在大数据时代可以灵活的应用云计算技术来应对不同场景的需求。随着社会的发展，计算能力的需求快速增长，在世界各地越来越多的数据中心建立起来。这些数据中心具有很高的能源消耗。随着云计算时代的到来，云计算数据中心的高能耗逐渐成为一个突出的问题，如何降低云计算数据中心的能耗，提高数据中心的能效成为了国内外学者的研究热点。在云环境中，动态虚拟机迁移整合是一个可以提高能源效率的有效策略。但同时，在虚拟机动态整合过程中，会发生服务器物理节点过载的现象，导致服务性能降低，影响用户的服务质量，造成服务等级协议（ServiceLeve

3、lAgreement,SLA）违反，造成云服务提供商的经济损失。针对以上问题，本文对虚拟机动态迁移技术进行了研究，综合考虑能耗以及用户服务质量，在现有研究的基础上，提出了新的面向能效的虚拟机动态迁移策略。本文主要研究工作和成果如下：首先，对国内外现有的虚拟机动态迁移策略进行研究和分析。然后详细地介绍了虚拟机动态整合过程的总体流程，分析虚拟机动态整合过程的四个决策任务：（1）物理节点过载判断；（2）迁移虚拟机选择;（3）物理节点欠载判断；（4）迁移目标节点选择。针对以上决策任务，结合自己的思想，对现有的方法做出优化和改进，提出了面向

4、能效能效优化的虚拟机动态迁移框架。在物理节点欠载判断步骤中，提出了基于物理节点过载阀值和所有活动节点平均利用率的欠载判断算法(IUD)；在迁移目标节点选择步骤中，提出基于数据中心平均利用率的迁移目标节点选择策略(MAUD)。最后，基于在PlanetLab上采集的虚拟机负载真实数据，在CloudSim云模拟平台中对本文提出的算法进行了实验分析。实验结果表明，与现有算法相比，本文提出的算法能够降低了数据中心能耗和SLA的违反率，在提高数据中心的能效方面取得了较好的效果。关键词：云计算；动态虚拟机整合；能效优化；虚拟机迁移IAbstra

5、ctCloudcomputingprovidesconvenienton-demandpaidandscalablecomputingservicemoderesources,makeenterpriseandindividualcanusethecloudcomputingtechnologytodealwiththeneedsofdifferentscenariosflexiblyintheeraofbigdata.Withthedevelopmentofthesociety,therequirementofcomputing

6、powergrowsrapidly,moreandmoredatacentersarebuiltaroundtheworld.Eachofthesedatacentershasveryhighenergyconsumption.Withtheadventoftheeraofcloudcomputing,thehighenergyconsumptionofcloudcomputingdatacentershasbecomeaprominentproblem,howtoreducetheenergyconsumptionofcloud

7、computingdatacenterandimprovetheefficiencyofdatacenterhasbecometheresearchfocusofresearchersathomeandabroad.Inacloudenvironment,dynamicvirtualmachineconsolidation(DVMC)isaneffectivestrategythatcanimprovetheenergyefficiency.Butatthesametime,intheprocessofdynamicvirtual

8、machineconsolidation,thehostmaybeoverloadedthenreduceserviceperformanceandaffectthequalityofuserservice,whichwillleadtotheSe