本文關(guān)鍵詞：云環(huán)境下基于負(fù)載特征的節(jié)能算法研究

  更多相關(guān)文章： 虛擬機(jī)遷移 遷移策略 虛擬機(jī)整合 服務(wù)器負(fù)載 節(jié)能

【摘要】：隨著云數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大,數(shù)據(jù)中心的能耗問題也日趨嚴(yán)重。目前解決的辦法很多,其中常見的做法是進(jìn)行虛擬機(jī)遷移。虛擬機(jī)的遷移若數(shù)量過大或過于頻繁,這不僅影響服務(wù)的質(zhì)量,同時(shí)也要消耗額外的能量。本文采用基于容量感知和負(fù)載特征的虛擬機(jī)選擇算法和自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法來減少虛擬機(jī)的遷移次數(shù),從而節(jié)約數(shù)據(jù)中心能耗�；谌萘扛兄拓�(fù)載特征的虛擬機(jī)選擇算法主要思想為:在服務(wù)器過載時(shí),首先讀取服務(wù)器的容量信息,并依據(jù)服務(wù)器的容量特征,對大容量服務(wù)器和小容量的服務(wù)器分別采取不同的虛擬機(jī)選擇策略。對于容量較小的服務(wù)器,采取傳統(tǒng)的最小遷移時(shí)間算法來選擇待遷移的虛擬機(jī)。對于容量較大的服務(wù)器,則采用自主設(shè)計(jì)的基于負(fù)載特征的最小遷移次數(shù)算法來選擇待遷移的虛擬機(jī),該算法通過計(jì)算歷史負(fù)載列表里的CPU資源的分配量和CPU的利用率來獲得虛擬機(jī)的歷史負(fù)載,然后再依據(jù)虛擬機(jī)當(dāng)前的CPU資源利用量及服務(wù)器當(dāng)前的負(fù)載情況來選擇算法,若存在虛擬機(jī)能夠使得通過遷移該虛擬機(jī)將服務(wù)器的負(fù)載降低到設(shè)定值之下,則采用基于負(fù)載特征的最小遷移次數(shù)算法進(jìn)行待遷移虛擬機(jī)的選擇,否則采用最小遷移時(shí)間算法進(jìn)行虛擬機(jī)的選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠大幅減少虛擬機(jī)的遷移次數(shù),從而降低數(shù)據(jù)中心的能耗。為了減少虛擬機(jī)節(jié)能調(diào)度時(shí)虛擬機(jī)遷移次數(shù),針對自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法的不足,本文提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法。該算法主要思想是將服務(wù)器過載判定和需要進(jìn)行虛擬機(jī)遷移的判定相分離,從而減少虛機(jī)遷移次數(shù)。具體策略如下:自動(dòng)依據(jù)服務(wù)器的歷史負(fù)載對服務(wù)器是否過載進(jìn)行判定,再依據(jù)服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載值是否大于設(shè)定的虛擬機(jī)遷移閾值對是否需要進(jìn)行虛擬機(jī)遷移進(jìn)行判定。若服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載大于虛擬機(jī)遷移閾值,則立即進(jìn)行虛擬機(jī)的遷移,并禁止在該服務(wù)器上創(chuàng)建和遷入虛擬機(jī),否則禁止在該服務(wù)器上創(chuàng)建和遷入虛擬機(jī),但并不進(jìn)行虛擬機(jī)遷移。仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法能有效減少虛擬機(jī)遷移次數(shù),從而降低數(shù)據(jù)中心的能耗。
【關(guān)鍵詞】：虛擬機(jī)遷移 遷移策略 虛擬機(jī)整合 服務(wù)器負(fù)載 節(jié)能
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP302;TP308
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的主要工作及特色13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-16
• 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析16-24
• 2.1 虛擬化及虛擬機(jī)遷移16-18
• 2.2 虛擬化節(jié)能算法分析18-21
• 2.3 存在的問題21-23
• 2.3.1 虛擬機(jī)的選擇問題21-22
• 2.3.2 服務(wù)器狀態(tài)的判定問題22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 3 基于容量感知和負(fù)載特征的虛擬機(jī)選擇算法24-40
• 3.1 虛擬機(jī)選擇算法存在的問題24-27
• 3.2 基于容量感知和負(fù)載特征的虛擬機(jī)選擇算法27-30
• 3.3 算法實(shí)現(xiàn)30-31
• 3.4 實(shí)驗(yàn)31-38
• 3.4.1 CLOUDSIM仿真平臺(tái)簡介31-32
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置32-33
• 3.4.3 算法性能評(píng)估方法33-34
• 3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析34-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 4 改進(jìn)的自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法40-56
• 4.1 自適應(yīng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)整合啟發(fā)式算法存在的問題40-42
• 4.2 改進(jìn)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)虛擬機(jī)整合啟發(fā)式算法42-44
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)44-54
• 4.5 本章小結(jié)54-56
• 5 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 總結(jié)56-57
• 5.2 展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 作者簡歷62-64
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集64

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1 曹曉剛;;Java虛擬機(jī)的10年[J];程序員;2005年07期

2 宋韜;盤細(xì)平;羅元柯;倪國軍;;Java虛擬機(jī)在嵌入式DSP系統(tǒng)上的實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2007年04期

3 劉黎波;;Java虛擬機(jī)攔截原理研究[J];科技風(fēng);2008年21期

4 劉治波;;Java虛擬機(jī)簡析[J];濟(jì)南職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2008年01期

5 郝帥;;Java虛擬機(jī)中相關(guān)技術(shù)的探討[J];成功(教育);2008年08期

6 李霞;;系統(tǒng)虛擬機(jī)關(guān)鍵技術(shù)研究[J];微型電腦應(yīng)用;2010年03期

7 鄭曉瓏;孔挺;;虛擬機(jī)的安全風(fēng)險(xiǎn)與管理[J];硅谷;2010年16期

8 李學(xué)昌;平淡;;為速度而戰(zhàn),虛擬機(jī)內(nèi)外兼修[J];電腦愛好者;2010年18期

9 王惠萍;張海龍;馮帆;王建華;;Java虛擬機(jī)使用及優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò);2010年21期

10 鄭婷婷;武延軍;賀也平;;云計(jì)算環(huán)境下的虛擬機(jī)快速克隆技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年13期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孟廣平;;虛擬機(jī)漂移網(wǎng)絡(luò)連接方法探討[A];中國計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2011年會(huì)論文集[C];2011年

2 段翼真;王曉程;;可信安全虛擬機(jī)平臺(tái)的研究[A];第26次全國計(jì)算機(jī)安全學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2011年

3 李明宇;張倩;呂品;;網(wǎng)絡(luò)流量感知的虛擬機(jī)高可用動(dòng)態(tài)部署研究[A];2014第二屆中國指揮控制大會(huì)論文集（上）[C];2014年

4 林紅;;Java虛擬機(jī)面向數(shù)字媒體的應(yīng)用研究[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——全國第17屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊）[C];2006年

5 楊旭;彭一明;刑承杰;李若淼;;基于VMware vSphere 5虛擬機(jī)的備份系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[A];中國高等教育學(xué)會(huì)教育信息化分會(huì)第十二次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2014年

6 沈敏虎;查德平;劉百祥;趙澤宇;;虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)部署與管理研究[A];中國高等教育學(xué)會(huì)教育信息化分會(huì)第十次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

7 李英壯;廖培騰;孫夢;李先毅;;基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)管理平臺(tái)的設(shè)計(jì)[A];中國高等教育學(xué)會(huì)教育信息化分會(huì)第十次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

8 朱欣焰;蘇科華;毛繼國;龔健雅;;GIS符號(hào)虛擬機(jī)及實(shí)現(xiàn)方法研究[A];《測繪通報(bào)》測繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

9 于洋;陳曉東;俞承芳;李旦;;基于FPGA平臺(tái)的虛擬機(jī)建模與仿真[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（一）[C];2007年

10 丁濤;郝沁汾;張冰;;內(nèi)核虛擬機(jī)調(diào)度策略的研究與分析[A];'2010系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 ;虛擬機(jī)的生與死[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2008年

2 本報(bào)記者 卜娜;高性能Java虛擬機(jī)將在中國云市場釋能[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2012年

3 本報(bào)記者 邱燕娜;如何告別虛擬機(jī)管理煩惱[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2012年

4 ;首批通過云計(jì)算產(chǎn)品虛擬機(jī)管理測評(píng)名單[N];中國電子報(bào);2014年

5 申琳;虛擬機(jī)泛濫 系統(tǒng)安全怎么辦[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2008年

6 Tom Henderson邋沈建苗 編譯;虛擬機(jī)管理的五大問題[N];計(jì)算機(jī)世界;2008年

7 盆盆;真實(shí)的虛擬機(jī)[N];中國電腦教育報(bào);2004年

8 本版編輯　綜合 編譯整理 田夢;管理好虛擬機(jī)的全生命周期[N];計(jì)算機(jī)世界;2008年

9 李婷;中國研制出全球最快反病毒虛擬機(jī)[N];人民郵電;2009年

10 張弛;虛擬機(jī)遷移走向真正自由[N];網(wǎng)絡(luò)世界;2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 宋翔;多核虛擬環(huán)境的性能及可伸縮性研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 王桂平;云環(huán)境下面向可信的虛擬機(jī)異常檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2015年

3 周真;云平臺(tái)下運(yùn)行環(huán)境感知的虛擬機(jī)異常檢測策略及算法研究[D];重慶大學(xué);2015年

4 郭芬;面向虛擬機(jī)的云平臺(tái)資源部署與調(diào)度研究[D];華南理工大學(xué);2015年

5 周傲;高可靠云服務(wù)供應(yīng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2015年

6 代煒琦;云計(jì)算執(zhí)行環(huán)境可信構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2015年

7 劉圣卓;面向虛擬集群的鏡像存儲(chǔ)與傳輸優(yōu)化[D];清華大學(xué);2015年

8 陳彬;分布環(huán)境下虛擬機(jī)按需部署關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

9 劉海坤;虛擬機(jī)在線遷移性能優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2012年

10 劉謙;面向云計(jì)算的虛擬機(jī)系統(tǒng)安全研究[D];上海交通大學(xué);2012年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 潘飛;負(fù)載相關(guān)的虛擬機(jī)放置策略研究[D];杭州電子科技大學(xué);2011年

2 王建一;混合型桌面云高可用性研究與實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

3 周衡;云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)優(yōu)化調(diào)度策略研究[D];河北大學(xué);2015年

4 羅仲皓;基于OpenStack的私有云計(jì)算平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

5 李子堂;面向負(fù)載均衡的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移優(yōu)化研究[D];遼寧大學(xué);2015年

6 張煜;基于OpenStack的“實(shí)驗(yàn)云”平臺(tái)的研究與開發(fā)[D];西南交通大學(xué);2015年

7 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

8 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

9 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

10 方良英;云平臺(tái)的資源優(yōu)化管理研究與實(shí)現(xiàn)[D];南京師范大學(xué);2015年

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