本文選題：動態(tài)電壓頻率調節(jié) + 服務等級協(xié)定違例�。� 參考：《微電子學與計算機》2015年09期

【摘要】：針對云計算服務環(huán)境下靜態(tài)閾值的虛擬機(Virtual Machine,VM)動態(tài)遷移算法無法根據(jù)云任務負載實時優(yōu)化系統(tǒng)能耗和負載均衡的問題,(方法)提出利用工作負載歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學規(guī)律自適應地確定遷移閾值,實現(xiàn)云計算環(huán)境下虛擬機(Virtual Machine,VM)動態(tài)調度的自適應節(jié)能算法.(結果)采用動態(tài)電壓頻率調節(jié)(dynamic voltage frequency scaling,DVFS)--實現(xiàn)系統(tǒng)部件靜態(tài)節(jié)能,又通過兩種自適應主機超載判定(Adaptive Host Overloading Detection,AHOD)算法實現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心的VM動態(tài)遷移,在Cloudsim云仿真平臺下對比實現(xiàn)DVFS靜態(tài)節(jié)能和2種AHOD動態(tài)節(jié)能策略,(結論)結果表明:DVFS和AHOD策略可以顯著節(jié)能68%以上,雖然AHOD策略中VM動態(tài)遷移引起的服務等級協(xié)定違例(Service Level Agreement Violation,SLAV)將導致云服務質量(Quality of Service,QoS)降低,并造成數(shù)據(jù)中心綜合性能下降,然而合理建模并找到能耗與QoS的平衡點,即安全閾值為1.2的AHOD算法不但能夠實現(xiàn)自適應負載均衡的虛擬機動態(tài)遷移,還實現(xiàn)云環(huán)境下的高效節(jié)能.
[Abstract]:Virtual Machine VM-based dynamic migration algorithm for static threshold in cloud computing service environment can not optimize system energy consumption and load balance according to cloud task load in real time. The law adaptively determines the threshold of migration, An adaptive energy saving algorithm for dynamic scheduling of Virtual Machine (VM) in cloud computing environment is implemented. (results) dynamic voltage frequency scaling is used to realize static energy saving of system components, and the VM dynamic migration of cloud data center is realized by two adaptive Host Overloading detection algorithm. The comparison of DVFS static energy saving and two AHOD dynamic energy-saving strategies (conclusion) based on Cloudsim cloud simulation platform shows that DVFS and AHOD strategies can save more than 68% energy significantly. Although the service level agreement violation caused by VM dynamic migration in the AHOD policy will lead to a decrease in the quality of service quality of service QoS and the deterioration of the comprehensive performance of the data center, the balance between energy consumption and QoS will be found. That is, the AHOD algorithm with a security threshold of 1. 2 can not only realize the dynamic migration of the adaptive load balancing virtual machine, but also realize the high efficiency and energy saving in the cloud environment.
【作者單位】： 新疆大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61363083,61262088) 新疆青年博士科技人才創(chuàng)新項目(2013731004) 新疆高�？蒲杏媱濏椖�(XJEDU2012I10) 新疆自治區(qū)自然科學基金(2013211A011,2011211A011)
【分類號】：TP302

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1795860