云数据中心中能耗感知的虚拟机迁移研究

发布时间：2020-04-08 11:11

【摘要】：云计算以云数据中心为载体,满足了用户对计算能力的需求。随着云数据中心规模的扩大,云数据中心的能耗在不断增加,同时云数据中心虚拟机通信产生的网络流量对服务器的性能影响较大。因此,通过虚拟机迁移降低能耗并提高服务质量是当前云计算的研究热点。针对这个问题,论文提出了能耗感知的多目标虚拟机放置策略。而在多个数据中心共同提供服务时,仅仅通过单数据中心的虚拟机迁移不能有效地降低能耗、保证服务质量。为了降低多数据中心的能耗,提高多数据中心的服务质量,论文提出了多数据中心能耗感知的虚拟机迁移策略。论文的主要内容是能耗感知的多目标虚拟机放置和多数据中心的虚拟机迁移策略。论文主要工作如下:(1)针对云数据中心能耗和网络流量过大的问题,提出了能耗感知的多目标虚拟机放置策略,实验结果表明该方法在虚拟机放置时比传统的启发式算法有更好的表现。(2)针对多数据中心环境下的数据中心能耗问题,提出了跨数据中心的虚拟机迁移策略。首先根据数据中心间的带宽确定虚拟机迁移时的目标数据中心,然后根据数据中心的历史CPU负载确定过载主机和虚拟机选择策略,实验表明该算法在降低数据中心能耗、保证服务质量上具有良好的表现。(3)最后,论文在OpenStack平台上实现了虚拟机调度模块,首先部署了OpenStack环境,然后根据论文提出的数据中心内的虚拟机迁移算法,对虚拟机调度模块进行设计,并在OpenStack平台进行实现,验证了算法的可行性。
【图文】：

邮电大学硕士研究生学位论文 第四章 多数据中心能耗感知的虚拟机迁移提出的方法不仅考虑了不同数据中心之间虚拟机迁移时网络带宽的影响，同时也考中心需求情况对于内部的资源调度的影响。 多数据中心模型1 系统模型在目前的云计算应用中，多数据中心共同协作满足用户需求的模式十分常见，这种于充分利用多个数据中心的资源，高效满足用户的需求。 个数据中心中物理主机分庞大，每个主机上又运行着 定数量的虚拟机，多数据中心的框架如图 4.1 所示

学位论文 第四章 多数据中心能耗感知的虚的 SLA 违背，对云数据中心的服务质量产生影响，而低载提高资源利用率，应尽量关闭低载主机，减少活跃主机数主机的数量与活跃主机数量是评估虚拟机迁移算法有效性后的超载主机数量如图 4.7 所示。50Initial state Final state
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP302;TP308

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本文编号：2619273