【摘要】：針對云計算服務環(huán)境下軟硬件節(jié)能和負載均衡優(yōu)化問題,提出一種自適應的云計算環(huán)境下虛擬機(VM)動態(tài)遷移軟節(jié)能策略。該策略采用常用的硬件能耗感知技術———動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)(DVFS)來實現(xiàn)分段優(yōu)化的系統(tǒng)部件靜態(tài)節(jié)能,又通過VM在線遷移技術實現(xiàn)云平臺的動態(tài)自適應軟件節(jié)能。在CloudSim云仿真平臺下對比實現(xiàn)DVFS靜態(tài)節(jié)能和自適應負載均衡的軟節(jié)能策略,經(jīng)PlanetLab云平臺監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證,結(jié)果表明:軟硬結(jié)合的自適應能耗感知策略能夠高效節(jié)能96%;DVFS+MAD_MMT節(jié)能策略(采用平均絕對偏差算法判定主機是否超載,基于最短遷移時間(MMT)原則選擇VM移出)在PlanetLab低負載云任務吞吐環(huán)境下比實驗環(huán)境下能節(jié)約87.15%的能耗;安全閾值為2.5的MAD_MMT算法可以實現(xiàn)云環(huán)境下的高效軟節(jié)能,有效支持自適應負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移策略。
[Abstract]:Aiming at the problem of software and hardware energy saving and load balancing optimization in cloud computing environment, an adaptive dynamic migration strategy of virtual machine (VM) in cloud computing environment is proposed. The dynamic self-adaptive software energy-saving of cloud platform is realized by VM on-line migration technology. The soft energy-saving strategies of DVFS static energy-saving and adaptive load balancing are compared under CloudSim cloud simulation platform. The results of monitoring data on PlanetLab cloud platform show that the soft-hard self-adaptive energy-saving strategy can save 96% of energy efficiently. Energy-saving strategy (using mean absolute deviation algorithm to determine whether the host is overloaded or not, based on the principle of minimum migration time (MMT) to choose VM removal) can save 87.15% of energy consumption in the PlanetLab low-load cloud task throughput environment than in the experimental environment; the security threshold of 2.5 MAD_MMT algorithm can achieve efficient soft energy saving in the cloud environment, effectively supporting self-saving. Virtual machine dynamic migration strategy suitable for load balancing.
【作者單位】： 新疆大學軟件學院;69031部隊;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61363083,61262088,61063042) 新疆高校科研計劃項目(XJEDU2012I10) 新疆自然科學基金資助項目(2011211A011,2013211A011) 新疆維吾爾自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程資助項目
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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本文編號：2236676