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数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法

发布时间:2018-01-27 07:23

  本文关键词: 云计算 虚拟机迁移 虚拟机选择 人工蜂群算法 出处:《吉林大学学报(理学版)》2014年06期  论文类型:期刊论文


【摘要】:结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点,综合考虑CPU使用率和RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型,并引入人工蜂群算法及启发式反向思想,将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节,实现云计算中数据中心节能问题的优化.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明:该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法(ABCS)与最大最小时间(MMT)、随机选择(RS)和最小使用率(MU)3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%,虚拟机迁移频率减少至5%以下.
[Abstract]:Combined with the frequent data reading and writing characteristics of data-intensive jobs in the data center, a server energy consumption evaluation model is constructed by considering the two factors of CPU usage and RAM utilization. The artificial bee colony algorithm and heuristic reverse idea are introduced and applied to the virtual machine selection in the migration strategy of the virtual machine in the data center. The simulation results in CloudSim 3.0 cloud computing simulator show that the heuristic reverse bee colony virtual machine selects the energy-saving algorithm (. ABCSs and MMTs. Compared with the three classical virtual machine selection algorithms, the random selection RSs and the minimum utilization rate can save 20% and 25% energy, and the migration frequency of virtual machine is reduced to less than 5%.
【作者单位】: 吉林财经大学物流产业经济与智能物流实验室;吉林财经大学管理科学与信息工程学院;上海财经大学信息管理与工程学院;吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】:国家自然科学基金(批准号:61170004;61202306) 吉林省教育厅基金(批准号:2012188) 吉林财经大学科研项目(批准号:XJ2012007;2013006)
【分类号】:TP302
【正文快照】: VM Selection Energy-Efficiency Algorithm Based on HeuristicBackward Artificial Bee Colony Method in Data CloudsJIANG Jianhua1,2,LIU Yu2,WANG Limin2,CHEN Jian1,HUANG Na1,3,WEI Xiaohui 4(1.Laboratory of Logistics Industry Economy and Intelligent Logistics,

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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7 袁e,

本文编号:1467944


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