本文關(guān)鍵詞：面向云數(shù)據(jù)中心的動(dòng)態(tài)高能效虛擬機(jī)調(diào)度算法研究　出處：《西北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 大數(shù)據(jù)中心 虛擬機(jī)整合 能源消耗 動(dòng)態(tài)資源管理

【摘要】：云數(shù)據(jù)中心資源的低效使用已經(jīng)成為亟待解決的問題,為了解決虛擬機(jī)資源管理中高能耗低服務(wù)質(zhì)量問題,本文提出云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源管理策略算法,該策略包含了一系列虛擬機(jī)過程管理算法,包括虛擬機(jī)最優(yōu)放置算法、高能效整合過載主機(jī)算法、高能效整合輕載主機(jī)算法。本文的研究?jī)?nèi)容,主要包括以下幾個(gè)方面:(1)為解決虛擬機(jī)分配問題,本文嚴(yán)格證明其是NP完全問題,提出虛擬機(jī)最優(yōu)分配算法。該算法結(jié)合主機(jī)利用率上界閾值及主機(jī)性能參數(shù)方法對(duì)主機(jī)的打分結(jié)果,確定虛擬機(jī)目標(biāo)放置主機(jī)。(2)為解決過載主機(jī)檢測(cè)及整合問題,本文提出高能效整合過載主機(jī)算法。此算法利用二次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)虛擬機(jī)遷移對(duì)預(yù)過載主機(jī)利用率的影響,進(jìn)一步確定其上要遷移的虛擬機(jī),消除主機(jī)過載風(fēng)險(xiǎn)。(3)為解決輕載主機(jī)檢測(cè)及整合問題,提出高能效整合輕載主機(jī)算法。此算法判定選擇輕載主機(jī)并重分配其上的虛擬機(jī),關(guān)閉空閑主機(jī),提高數(shù)據(jù)中心資源利用效率。(4)為解決虛擬機(jī)分配調(diào)度框架問題,提出最優(yōu)虛擬機(jī)調(diào)度管理算法方案,此算法集合了上述三個(gè)組件算法,可高能效地完成虛擬機(jī)分配調(diào)度全過程。(5)在CloudSim仿真平臺(tái)中對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)資源管理策略算法與其他解決方案相比,平均減少21.5%的主機(jī)能耗,34.2%因遷移導(dǎo)致的虛擬機(jī)性能退化情況,70.2%的主機(jī)服務(wù)水平協(xié)議違反時(shí)間,68%的能耗服務(wù)違反率。
[Abstract]:Cloud data center resources inefficient use has become a problem to be solved, in order to solve the virtual machine resource management in high energy consumption and low quality of service issues, this cloud data center virtual machine resource management strategy, the strategy includes a series of virtual machine process management method, including the virtual machine placement algorithm, high efficiency integrated overload host integration algorithm, energy efficient light load host algorithm. The research content of this paper, mainly including the following aspects: (1) to solve the virtual machine allocation problem, we strictly prove that it is a NP complete problem, a virtual machine optimal allocation algorithm. The algorithm combined with the host using the upper bound of the rate threshold and the performance parameters of the host host the scoring results, determine the target host is placed. The virtual machine (2) to solve the problem of overloading the host detection and integration, this high efficiency integration algorithm. The algorithm of overload and host Prediction of virtual machine migration effect on pre overload host utilization with two exponential smoothing method, further to determine the migration of virtual machine, eliminating the risk of overloading the host. (3) to solve the light load detection and host integration, high efficiency and light load integration algorithm is proposed. This algorithm determines the host selection of light load on the host allocation of virtual machine on the host, idle, improve the utilization efficiency of the data center resources. (4) for solving the scheduling problem of virtual machine allocation framework, and put forward the optimum management of virtual machine scheduling algorithm, this algorithm is a collection of the three component algorithm, can high efficiency to complete the virtual machine scheduling process. (5) experiment of the algorithm in the CloudSim simulation platform, the results show that the proposed cloud data center virtual machine resource management strategy algorithm compared with other solutions, an average reduction of 21.5% in energy consumption due to the migration of host, 34.2% Guide The resulting virtual machine performance degradation, 70.2% host service level protocol violation of time, 68% of the energy consumption service violation rate.

【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP302;TP308

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本文編號(hào)：1376079