發(fā)布時(shí)間：2018-08-12 10:32

【摘要】：針對(duì)云計(jì)算虛擬機(jī)資源配置過程中存在的NP難問題,提出一種基于云計(jì)算SME-FFD的概率優(yōu)度虛擬機(jī)資源配置算法。給出虛擬機(jī)資源配置的優(yōu)度評(píng)價(jià)方案,利用模擬進(jìn)化算法較強(qiáng)的爬坡優(yōu)化能力,對(duì)虛擬資源配置的選擇、評(píng)價(jià)和排序過程進(jìn)行迭代進(jìn)化。在模擬進(jìn)化操作獲取資源配置排序基礎(chǔ)上,利用首次適應(yīng)下降規(guī)則,對(duì)已排序的虛擬機(jī)和物理主機(jī)資源進(jìn)行二次配置,提高資源配置效率和效果。在墨爾本大學(xué)CloundSim網(wǎng)格實(shí)驗(yàn)室以及Gridbus云仿真平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果表明,該算法CPU使用率與內(nèi)存使用率分別達(dá)到55%和60%以上,能夠有效降低物理機(jī)器使用數(shù)量,實(shí)現(xiàn)節(jié)約能耗的目的。
[Abstract]:Aiming at the NP-hard problem in the resource allocation of cloud computing virtual machine, a probability optimality virtual machine resource allocation algorithm based on cloud computing SME-FFD is proposed. In this paper, an evaluation scheme of virtual machine resource allocation is presented, and the selection, evaluation and sorting process of virtual resource allocation are iterated by using simulated evolutionary algorithm. On the basis of simulating evolutionary operations to obtain resource allocation ranking, the ordered virtual machine and physical host resources are reconfigured using the first adaptive descent rule to improve the efficiency and effect of resource allocation. The experimental results on the CloundSim Grid Laboratory of the University of Melbourne and the Gridbus cloud simulation platform show that the CPU utilization rate and memory utilization rate of the algorithm are over 55% and 60%, respectively, which can effectively reduce the number of physical machines used. The purpose of energy saving is realized.
【作者單位】： 煙臺(tái)大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：山東省科技計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(13210702D,13210130)
【分類號(hào)】：TP302

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本文編號(hào)：2178784