【摘要】：針對云計算系統(tǒng)中資源利用率提高和系統(tǒng)能耗降低之間的協(xié)調問題,提出了一種新的基于灰色關聯(lián)度的虛擬機分配方法,應用灰色關聯(lián)度的基本理論建立了基于服務層協(xié)議(SLA)違背率、系統(tǒng)能耗和服務器負載評價函數(shù)的虛擬機分配決策模型,構造了基于灰色關聯(lián)度的虛擬機分配算法,并在CloudSim仿真平臺上進行了實驗。實驗結果表明,與傳統(tǒng)的基于簡單線性權重的多目標優(yōu)化方法相比,在不同的虛擬機選擇策略下,基于灰色關聯(lián)度的虛擬機分配方法在系統(tǒng)能耗、SLA違背率和虛擬機遷移次數(shù)上平均降低了6.8%、5.2%和15.5%。因此,所提方法在不同的虛擬機選擇策略下能夠大幅度減少虛擬機遷移次數(shù),較好地滿足系統(tǒng)在能耗和SLA違背率上的優(yōu)化需求。
[Abstract]:In order to solve the problem of coordination between resource utilization and energy consumption reduction in cloud computing system, a new virtual machine allocation method based on grey relational degree is proposed. In this paper, a virtual machine allocation decision model based on service layer protocol (SLA) violation rate, system energy consumption and server load evaluation function is established by applying the basic theory of grey relational degree, and a virtual machine allocation algorithm based on grey correlation degree is constructed. The experiment is carried out on the CloudSim simulation platform. The experimental results show that compared with the traditional multi-objective optimization method based on simple linear weight, under different virtual machine selection strategies, the virtual machine allocation method based on grey correlation degree is used in the system energy consumption. SLA violations and virtual machine migration decreased by an average of 6.8 percent, 5.2 percent and 15.5 percent, on average. Therefore, the proposed method can greatly reduce the number of virtual machine migrations under different virtual machine selection strategies, and can better meet the optimization needs of the system in terms of energy consumption and SLA violation rate.
【作者單位】： 天津財經大學信息科學與技術系;
【基金】：天津市高等學�？萍及l(fā)展基金資助項目(20110819)
【分類號】：TP302

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