本文關(guān)鍵詞： 云計算 虛擬機(jī)遷移 虛擬機(jī)選擇 人工蜂群算法　出處：《吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：結(jié)合數(shù)據(jù)中心中數(shù)據(jù)密集型作業(yè)的頻繁讀寫數(shù)據(jù)特點,綜合考慮CPU使用率和RAM使用率兩個影響因素構(gòu)建服務(wù)器能耗評價模型,并引入人工蜂群算法及啟發(fā)式反向思想,將其應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略中的虛擬機(jī)選擇環(huán)節(jié),實現(xiàn)云計算中數(shù)據(jù)中心節(jié)能問題的優(yōu)化.在CloudSim 3.0云計算模擬器中的仿真實驗結(jié)果表明:該啟發(fā)式反向蜂群虛擬機(jī)選擇節(jié)能算法(ABCS)與最大最小時間(MMT)、隨機(jī)選擇(RS)和最小使用率(MU)3種經(jīng)典虛擬機(jī)選擇算法相比節(jié)能20%~25%,虛擬機(jī)遷移頻率減少至5%以下.
[Abstract]:Combined with the frequent data reading and writing characteristics of data-intensive jobs in the data center, a server energy consumption evaluation model is constructed by considering the two factors of CPU usage and RAM utilization. The artificial bee colony algorithm and heuristic reverse idea are introduced and applied to the virtual machine selection in the migration strategy of the virtual machine in the data center. The simulation results in CloudSim 3.0 cloud computing simulator show that the heuristic reverse bee colony virtual machine selects the energy-saving algorithm (. ABCSs and MMTs. Compared with the three classical virtual machine selection algorithms, the random selection RSs and the minimum utilization rate can save 20% and 25% energy, and the migration frequency of virtual machine is reduced to less than 5%.
【作者單位】： 吉林財經(jīng)大學(xué)物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與智能物流實驗室;吉林財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與信息工程學(xué)院;上海財經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院;吉林大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61170004;61202306) 吉林省教育廳基金(批準(zhǔn)號:2012188) 吉林財經(jīng)大學(xué)科研項目(批準(zhǔn)號:XJ2012007;2013006)
【分類號】：TP302
【正文快照】： VM Selection Energy-Efficiency Algorithm Based on HeuristicBackward Artificial Bee Colony Method in Data CloudsJIANG Jianhua1,2,LIU Yu2,WANG Limin2,CHEN Jian1,HUANG Na1,3,WEI Xiaohui 4(1.Laboratory of Logistics Industry Economy and Intelligent Logistics,

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 袁e，

本文編號：1467944