云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法.pdf

《云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、华南理工大学学报(自然科学版)第42卷第5期JournalofSouthChinaUniversityofTechnologyVO1．42NO．52014年5月(NaturalScienceEdition)MaV2014文章编号：1000—565X(2014)05—0109—06云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法术周舟胡志刚(中南大学软件学院，湖南长沙410004)摘要：为降低大规模数据中心的能耗，提出了一种虚拟机部署算法——三阈值节能算法(TFEA)．该算法利用能耗与处理器资源利用率的线性关系，将负载过重和负载过

2、轻主机上的虚拟机迁移到负载适度的主机上，而负载正常主机上的虚拟机不发生迁移．基于TTEA，进一步提出了4种虚拟机的选择策略，并通过实验对比选择HLGP策略作为最佳策略．仿真结果表明，与单闽值算法和双阈值算法相比，HLGP策略能有效降低数据中心的能耗，保持高的服务质量．关键词：云计算；虚拟机部署；能耗；节能算法；服务质量中图分类号：TP338．8doi：10．3969／j．issn．1000．565X．2014．05．017随着云计算之和移动互联网的快速发展以及提出了一种基于电压动态调整的能耗优化算法，针数据中心的大量

3、新建，能耗问题越来越严重．据统对任务预测执行时间不准确问题，将计算机空闲的计，截至2011年，世界范围内计算中心的年均耗电时间段分配给新的任务以降低能耗，但该算法同样量已经超过300万kWh，且其增长呈明显的加速趋没有考虑系统的SLA违约率．因此，基于能耗约束势．Barroso等对超过5000台服务器进行了长的算法能降低系统的能耗，但由于没有或者较少考达六个月的统计分析，发现服务器的平均利用率在虑系统的SLA违约率性能而很难满足用户的需求．11％～50％之间．数据中心的高能耗危害极大，如导基于性能一能耗约束的虚拟机部

4、署算法既能降致电能的浪费，系统不稳定和减少投资回报．低数据中心的能耗，又考虑了系统的sLA违约率性基于能耗约束的算法。和基于性能一能耗约能，但存在节能效果有限和SLA违约率偏高的情束的虚拟机部署算法。是解决数据中心高能耗问况．如文献[8]中提出了一种单阈值(ST)的虚拟机题的常用两类算法．其中基于能耗约束的算法主要部署算法，通过控制主机CPU的利用率低于某预先以降低数据中心的能耗为目标，没有或者较少考虑设置的闯值来降低数据中心的能耗，但该算法的系统的性能即服务等级协议(SLA)的违约率(在云SLA违约率偏高；文献[9

5、]中提出了一种能效资源计算中，服务质量(QoS)可以用SLA违约率来衡管理系统，该系统通过调度器、本地管理者、全局管量)．例如，文献[5]中提出了两种能耗感知的启发理者和虚拟机监视器对主机进行整合，进而对虚拟式调度算法ECS和ECS+idle，但这两种算法容易机进行迁移；文献[10]中提出了一种自适应阈值的陷入局部最优且没有考虑系统的SLA违约率；文虚拟机部署算法，但该算法的节能效果有待提高；文献[6]通过利用动态电压频率调度策略(DVFS)动献[11]中提出了一种双阈值(DT)的虚拟机部署算态调整服务器CPU的电压

6、频率来降低数据中心的法，通过控制主机CPU的利用率介于两个预先设置能耗，但也没有考虑系统的SLA违约率；Kang等的阈值之间来降低数据中心的能耗，但该算法的收稿日期：2013—11-18基金项目：国家自然科学基金资助项目(61272148，60970038)；博士学科点专项科研基金资助项目(20120162110061)；中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014zzts044)作者简介：周舟(1983-)，男，博士生，主要从事云计算和能效资源管理研究．E—mail：zhouzhou03201@126．

7、com1l0华南理工大学学报(自然科学版)第42卷SLA违约率偏高．因此，数据中心的能耗和SLA违式中，Ⅳ为所有虚拟机请求的MIPS，N为实际分配约率还存在进一步降低的可能性．为此，文中提出了给虚拟机的MIPS．最高最低潜在增长策略(HLGP)的虚拟机部署算2TTEA和虚拟机选择策略法．该算法在考虑能耗和SLA违约率的情况下，通过设置3个阈值并有针对性地选择和迁移虚拟机，对于任何一种虚拟机部署算法，有几个关键问题以提高虚拟机的迁移效率．必须加以解决．例如，虚拟机在什么条件下发生迁移?即迁移时机的确定；一台物理主机中可

8、能有多个虚拟1能耗模型及虚拟机的迁移开销和违机，选择哪些虚拟机迁移才能降低数据中心的能耗，约率度量即被迁移虚拟机的选择；在一个云计算数据中心，可能有很多台物理主机，到底将被迁移虚拟机迁移到哪1．1能耗模型台物理主机上最好，即目标主机的选择．为解决上述数据中心服务器的能耗包括静态能耗和动态能问题，文中提出了TrEA和虚拟机选择策略．耗两部分．静态