本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心啟發(fā)式反向人工蜂群虛擬機(jī)整合節(jié)能策略

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【摘要】：針對(duì)數(shù)據(jù)密集型作業(yè)的特點(diǎn),提出一個(gè)基于CPU和圖形處理器(GPU)兩個(gè)影響因素構(gòu)建計(jì)算節(jié)點(diǎn)的能耗評(píng)估模型.該模型基于原虛擬機(jī)選擇節(jié)能算法(ABCS)在虛擬機(jī)選擇節(jié)能策略中的能效優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步利用啟發(fā)式思想改進(jìn)蜂群優(yōu)化算法,尋求虛擬機(jī)整合的最優(yōu)解.在CloudSim 3.0云計(jì)算模擬器中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,啟發(fā)式反向蜂群算法能在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,有效降低虛擬機(jī)遷移次數(shù),進(jìn)而降低數(shù)據(jù)中心的能耗(節(jié)能25%~30%).
【作者單位】： 吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與信息工程學(xué)院;吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)與智能物流實(shí)驗(yàn)室;吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)吉林省互聯(lián)網(wǎng)金融重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)中心 虛擬機(jī)遷移 虛擬機(jī)整合 人工蜂群算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61572225;61402193) 吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)科研項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):XJ2012007;2013006)
【分類號(hào)】：TP302
【正文快照】： 隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展,云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能耗也越來越大,因此尋求數(shù)據(jù)中心的能效最優(yōu)已成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).文獻(xiàn)[1]通過大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明:單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)在CPU利用率為70%,RAM利用率為50%時(shí),其單位能耗處于最低值,達(dá)到單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的能效最優(yōu).因此,數(shù)據(jù)中心的計(jì)算節(jié)點(diǎn)集處于

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 曾文琦;面向應(yīng)用服務(wù)的云規(guī)模虛似機(jī)性能監(jiān)控與負(fù)載分析技術(shù)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

4 施繼成;面向多核處理器的虛擬機(jī)性能優(yōu)化[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

5 游井輝;基于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的資源調(diào)度策略研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 詹春艷;網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬機(jī)遷移算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 左起同;面向負(fù)載均衡的VNUMA虛擬機(jī)創(chuàng)建方法與調(diào)度策略研究[D];浙江大學(xué);2015年

8 何英東;基于負(fù)載預(yù)測(cè)的OpenStack虛擬機(jī)智能管理[D];浙江大學(xué);2015年

9 陳怡丹;面向云計(jì)算的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移安全策略研究[D];廣西大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：635167