云环境下基于负载特征的节能算法研究

发布时间：2017-07-29 00:00

  本文关键词：云环境下基于负载特征的节能算法研究

  更多相关文章： 虚拟机迁移 迁移策略 虚拟机整合 服务器负载 节能

【摘要】：随着云数据中心规模的不断扩大,数据中心的能耗问题也日趋严重。目前解决的办法很多,其中常见的做法是进行虚拟机迁移。虚拟机的迁移若数量过大或过于频繁,这不仅影响服务的质量,同时也要消耗额外的能量。本文采用基于容量感知和负载特征的虚拟机选择算法和自适应虚拟机动态整合启发式算法来减少虚拟机的迁移次数,从而节约数据中心能耗。基于容量感知和负载特征的虚拟机选择算法主要思想为:在服务器过载时,首先读取服务器的容量信息,并依据服务器的容量特征,对大容量服务器和小容量的服务器分别采取不同的虚拟机选择策略。对于容量较小的服务器,采取传统的最小迁移时间算法来选择待迁移的虚拟机。对于容量较大的服务器,则采用自主设计的基于负载特征的最小迁移次数算法来选择待迁移的虚拟机,该算法通过计算历史负载列表里的CPU资源的分配量和CPU的利用率来获得虚拟机的历史负载,然后再依据虚拟机当前的CPU资源利用量及服务器当前的负载情况来选择算法,若存在虚拟机能够使得通过迁移该虚拟机将服务器的负载降低到设定值之下,则采用基于负载特征的最小迁移次数算法进行待迁移虚拟机的选择,否则采用最小迁移时间算法进行虚拟机的选择。实验结果表明该算法能够大幅减少虚拟机的迁移次数,从而降低数据中心的能耗。为了减少虚拟机节能调度时虚拟机迁移次数,针对自适应虚拟机动态整合启发式算法的不足,本文提出了一种改进的自适应虚拟机动态整合启发式算法。该算法主要思想是将服务器过载判定和需要进行虚拟机迁移的判定相分离,从而减少虚机迁移次数。具体策略如下:自动依据服务器的历史负载对服务器是否过载进行判定,再依据服务器的当前负载值是否大于设定的虚拟机迁移阈值对是否需要进行虚拟机迁移进行判定。若服务器的当前负载大于虚拟机迁移阈值,则立即进行虚拟机的迁移,并禁止在该服务器上创建和迁入虚拟机,否则禁止在该服务器上创建和迁入虚拟机,但并不进行虚拟机迁移。仿真实验表明该算法能有效减少虚拟机迁移次数,从而降低数据中心的能耗。
【关键词】：虚拟机迁移 迁移策略 虚拟机整合 服务器负载 节能
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP302;TP308
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文的主要工作及特色13
• 1.4 论文的组织结构13-16
• 2 国内外研究现状分析16-24
• 2.1 虚拟化及虚拟机迁移16-18
• 2.2 虚拟化节能算法分析18-21
• 2.3 存在的问题21-23
• 2.3.1 虚拟机的选择问题21-22
• 2.3.2 服务器状态的判定问题22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 3 基于容量感知和负载特征的虚拟机选择算法24-40
• 3.1 虚拟机选择算法存在的问题24-27
• 3.2 基于容量感知和负载特征的虚拟机选择算法27-30
• 3.3 算法实现30-31
• 3.4 实验31-38
• 3.4.1 CLOUDSIM仿真平台简介31-32
• 3.4.2 实验环境配置32-33
• 3.4.3 算法性能评估方法33-34
• 3.4.4 实验结果分析34-38
• 3.5 本章小结38-40
• 4 改进的自适应虚拟机动态整合启发式算法40-56
• 4.1 自适应虚拟机动态整合启发式算法存在的问题40-42
• 4.2 改进的自适应动态虚拟机整合启发式算法42-44
• 4.3 算法实现44
• 4.4 实验44-54
• 4.5 本章小结54-56
• 5 总结与展望56-58
• 5.1 总结56-57
• 5.2 展望57-58
• 参考文献58-62
• 作者简历62-64
• 学位论文数据集64

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 曹晓刚;;Java虚拟机的10年[J];程序员;2005年07期

2 宋韬;盘细平;罗元柯;倪国军;;Java虚拟机在嵌入式DSP系统上的实现[J];计算机应用与软件;2007年04期

3 刘黎波;;Java虚拟机拦截原理研究[J];科技风;2008年21期

4 刘治波;;Java虚拟机简析[J];济南职业学院学报;2008年01期

5 郝帅;;Java虚拟机中相关技术的探讨[J];成功(教育);2008年08期

6 李霞;;系统虚拟机关键技术研究[J];微型电脑应用;2010年03期

7 郑晓珑;孔挺;;虚拟机的安全风险与管理[J];硅谷;2010年16期

8 李学昌;平淡;;为速度而战,虚拟机内外兼修[J];电脑爱好者;2010年18期

9 王惠萍;张海龙;冯帆;王建华;;Java虚拟机使用及优化[J];计算机与网络;2010年21期

10 郑婷婷;武延军;贺也平;;云计算环境下的虚拟机快速克隆技术[J];计算机工程与应用;2011年13期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 孟广平;;虚拟机漂移网络连接方法探讨[A];中国计量协会冶金分会2011年会论文集[C];2011年

2 段翼真;王晓程;;可信安全虚拟机平台的研究[A];第26次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2011年

3 李明宇;张倩;吕品;;网络流量感知的虚拟机高可用动态部署研究[A];2014第二届中国指挥控制大会论文集（上）[C];2014年

4 林红;;Java虚拟机面向数字媒体的应用研究[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集（上册）[C];2006年

5 杨旭;彭一明;刑承杰;李若淼;;基于VMware vSphere 5虚拟机的备份系统实现[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十二次学术年会论文集[C];2014年

6 沈敏虎;查德平;刘百祥;赵泽宇;;虚拟机网络部署与管理研究[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十次学术年会论文集[C];2010年

7 李英壮;廖培腾;孙梦;李先毅;;基于云计算的数据中心虚拟机管理平台的设计[A];中国高等教育学会教育信息化分会第十次学术年会论文集[C];2010年

8 朱欣焰;苏科华;毛继国;龚健雅;;GIS符号虚拟机及实现方法研究[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

9 于洋;陈晓东;俞承芳;李旦;;基于FPGA平台的虚拟机建模与仿真[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

10 丁涛;郝沁汾;张冰;;内核虚拟机调度策略的研究与分析[A];'2010系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2010年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 ;虚拟机的生与死[N];网络世界;2008年

2 本报记者 卜娜;高性能Java虚拟机将在中国云市场释能[N];中国计算机报;2012年

3 本报记者 邱燕娜;如何告别虚拟机管理烦恼[N];中国计算机报;2012年

4 ;首批通过云计算产品虚拟机管理测评名单[N];中国电子报;2014年

5 申琳;虚拟机泛滥 系统安全怎么办[N];中国计算机报;2008年

6 Tom Henderson邋沈建苗 编译;虚拟机管理的五大问题[N];计算机世界;2008年

7 盆盆;真实的虚拟机[N];中国电脑教育报;2004年

8 本版编辑　综合 编译整理 田梦;管理好虚拟机的全生命周期[N];计算机世界;2008年

9 李婷;中国研制出全球最快反病毒虚拟机[N];人民邮电;2009年

10 张弛;虚拟机迁移走向真正自由[N];网络世界;2010年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 宋翔;多核虚拟环境的性能及可伸缩性研究[D];复旦大学;2014年

2 王桂平;云环境下面向可信的虚拟机异常检测关键技术研究[D];重庆大学;2015年

3 周真;云平台下运行环境感知的虚拟机异常检测策略及算法研究[D];重庆大学;2015年

4 郭芬;面向虚拟机的云平台资源部署与调度研究[D];华南理工大学;2015年

5 周傲;高可靠云服务供应关键技术研究[D];北京邮电大学;2015年

6 代炜琦;云计算执行环境可信构建关键技术研究[D];华中科技大学;2015年

7 刘圣卓;面向虚拟集群的镜像存储与传输优化[D];清华大学;2015年

8 陈彬;分布环境下虚拟机按需部署关键技术研究[D];国防科学技术大学;2010年

9 刘海坤;虚拟机在线迁移性能优化关键技术研究[D];华中科技大学;2012年

10 刘谦;面向云计算的虚拟机系统安全研究[D];上海交通大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 潘飞;负载相关的虚拟机放置策略研究[D];杭州电子科技大学;2011年

2 王建一;混合型桌面云高可用性研究与实现[D];华南理工大学;2015年

3 周衡;云计算环境下虚拟机优化调度策略研究[D];河北大学;2015年

4 罗仲皓;基于OpenStack的私有云计算平台的设计与实现[D];华南理工大学;2015年

5 李子堂;面向负载均衡的虚拟机动态迁移优化研究[D];辽宁大学;2015年

6 张煜;基于OpenStack的“实验云”平台的研究与开发[D];西南交通大学;2015年

7 曾文琦;面向应用服务的云规模虚似机性能监控与负载分析技术研究[D];复旦大学;2013年

8 施继成;面向多核处理器的虚拟机性能优化[D];复旦大学;2014年

9 游井辉;基于虚拟机动态迁移的资源调度策略研究[D];华南理工大学;2015年

10 方良英;云平台的资源优化管理研究与实现[D];南京师范大学;2015年

，

本文编号：586556