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题名一种负载预测感知的虚拟机合并与迁移策略
被引量：1
- 1
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作者
陈平
李攀
刘秋菊
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机构
济源职业技术学院
郑州工程技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第9期128-136,144,共10页
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基金
2018河南省高等学校青年骨干教师培训项目(2018GGJS260)
济源市科技攻关项目(18021010)
济源职业技术学院院级重点项目(JYZY-2022-77)。
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文摘
虚拟机合并和迁移可以有效降低云数据中心的能耗并提高资源利用率。然而,已有算法多集中于根据当前的资源需求最小化活跃主机数量,忽略了负载变化情况下的未来资源需求,这样会生成过多无用虚拟机迁移,增加SLA违例风险。为了解决这一问题,同步考虑当前和未来的资源利用请求,提出一种新的虚拟机合并算法。该算法利用回归模型对主机和虚拟机的CPU占用进行预测,在虚拟机迁移源主机和目标主机的选择上,同步考虑了当前超载和预测超载问题,较好地避免了无用虚拟机迁移。通过不同类型的负载对算法进行了实验分析。结果表明,与基准的启发式算法和元启发式方法相比,该算法不仅可以降低主机能耗,还可以同步减少虚拟机迁移量和降低SLA违例。
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关键词
虚拟机合并
虚拟机迁移
回归模型
服务等级协议
云数据中心
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Keywords
Virtual machine consolidation
Virtual machine migration
Regression model
Service level degree
Cloud data center
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名云数据中心能量与热量感知的虚拟机合并与部署
被引量：3
- 2
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作者
张静
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机构
常州信息职业技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第1期63-69,104,共8页
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基金
2017年度常州信息职业技术学院自然科学院级科研课题(CXZK201702Y)
2020年江苏省高职院校教师专业带头人高端研修项目(团队访学)(2020TDFX003)。
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文摘
动态的虚拟机合并是降低云数据中心能耗的有效手段,然而,激进的合并可能导致局部热点,影响系统可靠性。针对该问题,提出一种基于能量和热量感知的虚拟机合并算法。利用贪婪随机自适应搜索机制,在主动避免产生热点的情况下,可以进行动态的虚拟机合并决策,最小化数据中心计算系统和冷却系统的总体能耗。在现实负载流的仿真测试结果表明,该算法不仅可以节省更多能源,避免热点主机生成,而且在性能保障方面(SLA违例)也表现出很好的性能。
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关键词
数据中心
能耗
热量感知
虚拟机合并
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Keywords
Data center
Energy consumption
Thermal aware
Virtual machine consolidation
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于蚂蚁群体智能的多目标虚拟机合并优化
被引量：5
- 3
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作者
李玉萍
陈丽娜
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机构
商丘师范学院信息技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第8期241-248,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(11501345)
河南省高等学校重点科研项目(19B520023)
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文摘
为了优化数据中心中虚拟机的合并过程,提高物理主机利用率和降低虚拟机的迁移代价,利用蚂蚁群体智能方法提出一种新的多目标虚拟机合并算法。该算法基于重要性按序优化了两个目标,第一目标是最大化虚拟机合并过程中的主机释放量。同时,由于虚拟机迁移是资源密集型操作,第二目标选择最小化虚拟机迁移量。通过修正的蚂蚁搜索过程,最终得到了最优的虚拟机合并效果。与两种代表性蚂蚁算法进行实验对比,结果表明,在所有四个实验场景下,新算法在多数场景和参数配置条件下得到的主机释放量、虚拟机迁移量、包装效率以及算法运行时间均有更佳表现。
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关键词
虚拟机合并
多目标优化
虚拟机迁移
蚂蚁种群
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Keywords
Virtual machine consolidation
Multi-objective optimization
Virtual machine migration
Ant colony
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于模糊动态阈值机制的能效虚拟机合并决策方法
被引量：1
- 4
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作者
陈妍
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机构
广西财经学院研究生处
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第1期107-113,167,共8页
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基金
2018年广西财经学院青年教师科研发展基金项目(2018QNB12)。
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文摘
动态虚拟机合并是云数据中心改善功耗和资源利用率的有效方法,但负载变化使数据中心较难维持服务等级协议SLA和最优能效。针对该问题,提出一种模糊动态阈值方法对虚拟机合并过程进行决策,在动态负载环境下实现最小化的虚拟机迁移量。该算法利用模糊推理系统动态调整主机资源利用阈值,使得超载主机上的虚拟机迁移大幅降低,并可以满足服务等级协议。利用不同负载的三组仿真实验评估算法性能。结果表明,该算法在能耗、虚拟机迁移量以及SLA违例等性能指标上均有所改善。
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关键词
虚拟机合并
云数据中心
模糊推理
资源利用率
能效
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Keywords
Virtual machine consolidation
Cloud data center
Fuzzy inference
Resource utilization
Energy efficiency
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名IaaS云融合Q学习的自适应虚拟机部署
被引量：2
- 5
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作者
宋建松
连玮
陕粉丽
闫慧鹏
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机构
长治学院计算机系
中国电信集团有限公司长治分公司
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第7期1851-1858,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61773002)。
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文摘
云环境中,仅根据当前负载需求降低活跃主机量,忽略负载变化时的未来资源需求,会导致过多非必要虚拟机迁移,增加SLA违例。为此,提出基于Q学习的自适应虚拟机部署算法。Q学习在无需先验知识前提下,可以自适应生成资源利用率阈值,根据自适应阈值动态地对主机超载状态做出决策,判断是否进行虚拟机迁移。通过现实负载流进行实验分析,实验结果表明,该算法可以降低主机能耗,同步减小虚拟机迁移量和SLA违例率。
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关键词
虚拟机合并
虚拟机迁移
Q学习
服务等级协议
资源分配
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Keywords
virtual machine consolidation
virtual machine migration
Q-learning
service level degree
resource allocation
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多维度资源环境下基于矢量代数模型的虚拟机部署
- 6
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作者
张扬
刘进
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机构
广西工业职业技术学院
广西大学计算机与电子信息学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第5期9-14,29,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61661004)
基于移动互联网的高等院校设备维护管理项目(KY2016LX574)。
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文摘
多维度资源云数据中心环境下,资源利用率及系统能耗的同步优化是必须解决的问题。针对该问题,提出一种基于蚁群优化的虚拟机部署与合并算法。建立多维矢量装箱的虚拟机部署模型,定义模型优化目标;为了获取多维资源占用信息,设计基于矢量代数的多维资源利用模型;设计基于蚁群优化的虚拟机合并算法,通过信息素机制、启发信息、伪随机正比例规则及全局信息素更新机制,得到虚拟机部署的全局最优解。实验结果表明,比较同类型启发式算法,该算法在降低数据中心能耗与资源浪费方面均取得了更好的表现。
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关键词
虚拟机部署
虚拟机合并
蚁群算法
资源利用率
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Keywords
Virtual machine placement
Virtual machine consolidation
Ant colony optimization
Resource utilization
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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