本文選題：動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié) + 服務(wù)等級(jí)協(xié)定違例�。� 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2015年09期

【摘要】：針對(duì)云計(jì)算服務(wù)環(huán)境下靜態(tài)閾值的虛擬機(jī)(Virtual Machine,VM)動(dòng)態(tài)遷移算法無法根據(jù)云任務(wù)負(fù)載實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)能耗和負(fù)載均衡的問題,(方法)提出利用工作負(fù)載歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律自適應(yīng)地確定遷移閾值,實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)(Virtual Machine,VM)動(dòng)態(tài)調(diào)度的自適應(yīng)節(jié)能算法.(結(jié)果)采用動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)(dynamic voltage frequency scaling,DVFS)--實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)部件靜態(tài)節(jié)能,又通過兩種自適應(yīng)主機(jī)超載判定(Adaptive Host Overloading Detection,AHOD)算法實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心的VM動(dòng)態(tài)遷移,在Cloudsim云仿真平臺(tái)下對(duì)比實(shí)現(xiàn)DVFS靜態(tài)節(jié)能和2種AHOD動(dòng)態(tài)節(jié)能策略,(結(jié)論)結(jié)果表明:DVFS和AHOD策略可以顯著節(jié)能68%以上,雖然AHOD策略中VM動(dòng)態(tài)遷移引起的服務(wù)等級(jí)協(xié)定違例(Service Level Agreement Violation,SLAV)將導(dǎo)致云服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)降低,并造成數(shù)據(jù)中心綜合性能下降,然而合理建模并找到能耗與QoS的平衡點(diǎn),即安全閾值為1.2的AHOD算法不但能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)負(fù)載均衡的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移,還實(shí)現(xiàn)云環(huán)境下的高效節(jié)能.
[Abstract]:Virtual Machine VM-based dynamic migration algorithm for static threshold in cloud computing service environment can not optimize system energy consumption and load balance according to cloud task load in real time. The law adaptively determines the threshold of migration, An adaptive energy saving algorithm for dynamic scheduling of Virtual Machine (VM) in cloud computing environment is implemented. (results) dynamic voltage frequency scaling is used to realize static energy saving of system components, and the VM dynamic migration of cloud data center is realized by two adaptive Host Overloading detection algorithm. The comparison of DVFS static energy saving and two AHOD dynamic energy-saving strategies (conclusion) based on Cloudsim cloud simulation platform shows that DVFS and AHOD strategies can save more than 68% energy significantly. Although the service level agreement violation caused by VM dynamic migration in the AHOD policy will lead to a decrease in the quality of service quality of service QoS and the deterioration of the comprehensive performance of the data center, the balance between energy consumption and QoS will be found. That is, the AHOD algorithm with a security threshold of 1. 2 can not only realize the dynamic migration of the adaptive load balancing virtual machine, but also realize the high efficiency and energy saving in the cloud environment.
【作者單位】： 新疆大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61363083,61262088) 新疆青年博士科技人才創(chuàng)新項(xiàng)目(2013731004) 新疆高�？蒲杏�(jì)劃項(xiàng)目(XJEDU2012I10) 新疆自治區(qū)自然科學(xué)基金(2013211A011,2011211A011)
【分類號(hào)】：TP302

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1795860