数据中心网络拓扑感知型能耗优化算法

发布时间：2020-10-17 19:16

　　 针对数据中心网络中高能耗的问题,提出了一种拓扑感知型能耗优化算法。算法首先根据广义超立方体拓扑多维正交和单维全连接的结构特性,优化虚拟机的部署位置,进而提出多维最佳适应策略来充分利用服务器各维资源。然后利用虚拟机资源需求预测模型并结合迁移代价公式,均衡考虑服务器资源使用代价、虚拟机通信代价和迁移资源消耗,在合理迁移虚拟机以满足系统性能的前提下,降低了网络的能耗并且缓解了网络链路的拥塞。最终将网络的能耗优化问题转化成虚拟机在服务器上的优化配置问题。实验结果表明,与其他三种算法比较,算法在降低系统能耗和减少拥塞方面获得了良好的效果。
【文章目录】：
1 引言
2 系统模型
    2.1 网络模型
    2.2 虚拟机资源需求预测模型
3 拓扑感知型能耗优化算法
    3.1 虚拟机初始化放置
    3.2 虚拟机的动态迁移
        3.2.1 迁移时刻的选择
        3.2.2 迁出源虚拟机的选择
    3.3 虚拟机静态部署
4 仿真实验
    4.1 硬件设备使用数量
    4.2 网络拥塞链路数量
    4.3 服务器过载次数
    4.4 时间复杂度
5 结束语

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本文编号：2845216