本文關鍵詞： 云計算 虛擬化 虛擬機放置 分組遺傳算法 多目標優(yōu)化 資源利用率 功率 溫度　出處：《南京理工大學學報》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決現(xiàn)有的虛擬機(VM)初始放置目標較為片面,僅考慮1個或者2個方面的問題,該文提出了1種面向多目標優(yōu)化的VM初始放置方法。綜合考慮了資源利用率、功率以及溫度3方面因素。基于改進的分組遺傳算法生成候選的VM放置方案。采用多目標模糊評估方法篩選出最佳放置方案。仿真實驗結果表明,該文方法可以減少約44%的資源浪費、降低3 k W服務器運行功率。
[Abstract]:In order to solve the existing virtual machine (VM) initial placement goal is more one-sided, only consider one or two aspects of the problem. In this paper, a new VM initial placement method for multi-objective optimization is proposed, and the resource utilization ratio is considered synthetically. Based on the improved grouping genetic algorithm, the candidate VM placement scheme is generated. The best placement scheme is selected by using multi-objective fuzzy evaluation method. The simulation results show that the optimal placement scheme is based on the improved grouping genetic algorithm. This method can reduce the waste of about 44% resources and reduce the running power of 3 kW server.
【作者單位】： 商丘工學院信息與電子工程學院;南京理工大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61300053)
【分類號】：TP18;TP302
【正文快照】： 隨著云計算的發(fā)展,研究人員致力于云數(shù)據(jù)中心資源管理研究,虛擬機(Virtual machine,VM)放置對于系統(tǒng)性能、能耗和確保服務質(zhì)量有重要影響,是云計算領域的研究熱點。VM初始放置研究在1個空載的數(shù)據(jù)中心采用何種VM放置策略,這些放置策略需要考慮VM的資源需求,如CPU、內(nèi)存、IO帶

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