本文關鍵詞：基于自適應過載閾值選擇的虛擬機動態(tài)整合方法　出處：《計算機應用》2016年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 云計算 虛擬機整合 馬爾可夫決策過程 服務質量 能源有效性

【摘要】：針對云環(huán)境下動態(tài)工作負載的不確定性,提出了基于自適應過載閾值選擇的虛擬機動態(tài)整合方法。為了權衡數(shù)據(jù)中心能源有效性與服務質量間的關系,將自適應過載閾值的選擇問題建模為馬爾可夫決策過程,計算過載閾值的最優(yōu)選擇策略,并根據(jù)系統(tǒng)能效和服務質量調整閾值。通過過載閾值檢測過載物理主機,然后根據(jù)最小遷移時間原則以及最小能耗增加放置原則確定虛擬機的遷移策略,最后切換輕負載物理主機至休眠狀態(tài)完成虛擬機整合。仿真實驗結果表明,所提出的方法在減少虛擬機遷移次數(shù)方面效果顯著,在節(jié)約數(shù)據(jù)中心能源開銷與保證服務質量方面表現(xiàn)良好,在能源的有效性與云服務質量二者之間取得了比較理想的平衡。
[Abstract]:In view of the uncertainty of dynamic workload in the cloud environment, a virtual machine dynamic integration method based on adaptive overload threshold selection is proposed. In order to weigh the relationship between data center energy efficiency and service quality, the problem of adaptive overload threshold selection is modeled as Markov decision process, and the optimal selection strategy of overload threshold is calculated, and according to the system energy efficiency and service quality, the threshold is adjusted. Overload physical threshold is detected through overload threshold. Then the migration strategy of virtual machine is determined according to the minimum migration time principle and the minimum energy consumption increase placement principle. Finally, the virtual machine integration is completed by switching the light load physical host to the dormancy state. The simulation results show that the proposed method is effective in reducing the number of virtual machine migration, performs well in saving data center energy overhead and ensuring service quality, and achieves an ideal balance between the energy efficiency and cloud service quality between the two.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院;物聯(lián)網(wǎng)應用技術教育部工程研究中心(江南大學);
【基金】：江蘇省科技廳產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新基金資助項目(BY2013015-23)~~
【分類號】：TP302
【正文快照】： 0引言高能耗是云數(shù)據(jù)中心資源管理面臨的一大挑戰(zhàn),隨著數(shù)據(jù)中心的規(guī)模不斷擴大,高能耗問題更加突出[1]。IBM的調研報告[2]指出,數(shù)據(jù)中心物理主機的平均CPU使用率只有15%~20%,而處于空閑狀態(tài)的物理主機一般消耗其峰值能耗的70%[3]�？梢�,云數(shù)據(jù)中心開啟的空閑物理主機越多,則其

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