本文選題：能耗　切入點：性能感知　出處：《計算機應(yīng)用研究》2016年11期

【摘要】：在云計算環(huán)境中虛擬機重放置方法方面,現(xiàn)有多數(shù)算法通常聚焦單一目標(biāo)的優(yōu)化,而聚焦一個單一目標(biāo)通常會犧牲其他目標(biāo)來達到最優(yōu)效果,因此有必要考慮多目標(biāo)權(quán)衡的虛擬機重放置方法。以降低能耗和保證虛擬機的服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo),提出一種能耗—性能協(xié)調(diào)的虛擬機重放置優(yōu)化算法,即能耗—性能優(yōu)化配合降序最佳適應(yīng)算法(energy-performance awareness best fit descending virtual machine relocating,EPAR),把資源使用率轉(zhuǎn)換為能耗,同時權(quán)衡了能耗和性能之間的關(guān)系。該算法在選擇重放置虛擬機時使用自回歸模型預(yù)測下一時間段的性能,有效避免了不必要的遷移。通過原型驗證,EPAR算法能夠在確保虛擬機服務(wù)的情況下,有效降低宿主機的能耗,避免不必要的虛擬機的遷移。
[Abstract]:In the aspect of virtual machine replacement in cloud computing environment, most existing algorithms usually focus on the optimization of a single objective, while focusing on a single goal usually sacrifices other objectives to achieve the optimal results. Therefore, it is necessary to consider the multi-objective trade-off method of virtual machine replacement. Aiming at reducing energy consumption and ensuring the quality of service of virtual machine, an optimization algorithm of virtual machine replacement with energy consumption and performance coordination is proposed. That is, energy consumption and performance optimization combined with descending order optimal adaptation algorithm, energy consumption and performance awareness best fit descending virtual machine relocating EPARN, which convert resource utilization to energy consumption, At the same time, the relationship between energy consumption and performance is weighed. The autoregressive model is used to predict the performance of the next period of time when the virtual machine is replaced. The prototype verification of EPAR algorithm can effectively reduce the energy consumption of host and avoid the unnecessary migration of virtual machine while ensuring the service of virtual machine.
【作者單位】： 廣西大學(xué)計算機與電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61063012,61363003) 國家科技支撐計劃資助項目(2015BAH55F02) 廣西自然科學(xué)基金資助項目(2012GXNSFAA053222) 廣西高校優(yōu)秀人才計劃資助項目([2011]40)
【分類號】：TP302

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本文編號：1661245