云基础设施利润驱动的多目标虚拟机资源调度

发布时间：2018-03-17 17:02

  本文选题：云服务　切入点：利润驱动　出处：《广西大学学报(自然科学版)》2014年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为研究在云服务模式中虚拟机资源数目和调度对基础设施提供商(Infrastructure Provider,IP)的利润影响,建立了云基础设施提供商的利润模型,并根据微观经济学的原理,计算使云基础设施提供商利润最大化的虚拟机资源数目。引入粒子群算法,对数据中心虚拟机资源的调度进行建模分析,根据客户需求和当前数据中心的负载状态,以最大化资源利用率、最小化所占用物理机的数目和虚拟机迁移次数为目标,提出了基于增强型多目标粒子群算法的虚拟机资源调度策略EPSO-VM。实验结果表明,该策略能够提高资源利用率,降低占用物理机数目和虚拟机迁移次数,以提高IP的利润。
[Abstract]:In order to study the profit effect of virtual machine resources and scheduling on infrastructure provider (IP) in cloud service model, a profit model of cloud infrastructure provider is established. The number of virtual machine resources that maximize the profits of cloud infrastructure providers is calculated. Particle swarm optimization algorithm is introduced to model and analyze the scheduling of virtual machine resources in data centers. In order to maximize the utilization of resources and minimize the number of physical machines occupied and the number of virtual machines migrated, an enhanced multi-objective particle swarm optimization strategy EPSO-VM-based virtual machine resource scheduling strategy is proposed. The experimental results show that, This strategy can improve the utilization of resources, reduce the number of physical computers occupied and the number of virtual machine migration, so as to increase the profit of IP.
【作者单位】： 广西大学计算机与电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61063012,61363003) 广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053222) 广西高校优秀人才资助计划([2011]40) 广西科学研究与技术开发计划项目(桂科攻1348020-7,桂科软13180015)
【分类号】：TP302

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1625650