基于虛擬機調度的云數(shù)據(jù)中心節(jié)能算法研究.pdf

1、云數(shù)據(jù)中心作為向IT用戶提供便捷服務的基礎,在發(fā)揮其重要作用的同時也帶來了嚴峻的能耗問題。由于虛擬化技術在云數(shù)據(jù)中心的應用能夠有效整合資源,提高資源利用率,所以基于虛擬化的云數(shù)據(jù)中心節(jié)能算法的研究成為趨勢。
　　本文首先介紹了云數(shù)據(jù)中心相關基礎理論和技術方案,分析其能耗構成及虛擬化服務器的能耗模型,并著重分析對比了基于虛擬化的綠色節(jié)能管理方法。
　　然后在分析了異構云數(shù)據(jù)中心的能耗特點的基礎上,從虛擬機遷移整合的角度進行出發(fā)

2、,針對異構云數(shù)據(jù)中心提出了基于虛擬機調度的節(jié)能調度算法PVMAP(Primary VM Allocation Policy)。PVMAP算法通過構建適用于虛擬化云數(shù)據(jù)中心的虛擬機能耗模型,解決虛擬機能耗直接測量困難的問題,并且引入能效比(Performance/Power)因素,分別對超負載和低負載狀態(tài)的服務器進行調度優(yōu)化,讓虛擬機負載盡量集中的運行在能源效率高的服務器上。
　　PVMAP算法在保證用戶服務質量 SLA的前提下實現(xiàn)

3、更少的遷移次數(shù),盡可能地使虛擬機運行在高能效比、較合適的服務器上,減少運行的服務器總數(shù),降低系統(tǒng)總能耗。PVMAP算法在CloudSim的仿真實驗中,與經(jīng)典算法PABFD相比有更好的優(yōu)越性,體現(xiàn)在保證用戶服務協(xié)議SLA的前提下,隨著云數(shù)據(jù)中心規(guī)模的增大,PVMAP相比PABFD在總能耗、虛擬機遷移次數(shù)和運行總主機數(shù)方面都表現(xiàn)了良好的穩(wěn)定性和可擴展性。
　　此外在 OpenStack基礎架構上完成了基于 PVMAP算法的綠色節(jié)能管理