【摘要】：云計算作為一種新的服務模式理念,在實際生活中,體現(xiàn)為由數(shù)百萬臺的各種物理設備組成的數(shù)據(jù)中心。云計算利用虛擬化技術,向用戶提供虛擬化資源,用戶可以隨時隨地按需請求資源和按需付費。然而,隨著云計算數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴大,數(shù)據(jù)中心消耗的能源每年都在成倍地增長,如何通過虛擬機遷移降低整個數(shù)據(jù)中心能耗這一問題,成為了許多人的研究重點。虛擬機遷移可以分為三個主要過程:主機負載檢測,虛擬機選擇和虛擬機放置。因此,可以考慮如何針對虛擬機遷移的幾個過程進行優(yōu)化,從而減少數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的能耗。論文首先針對虛擬機選擇,提出了基于性能滿足度的虛擬機選擇算法,該算法計算出負載主機上每臺虛擬機的性能滿足程度,從而挑選出性能滿足度最低的虛擬機作為待遷移虛擬機;然后針對虛擬機遷移中的虛擬機放置過程,提出了基于最小相關系數(shù)的虛擬機放置算法,該算法為待遷移虛擬機挑選出一個遷移后對該主機影響最小的主機。然而,該算法只考慮了CPU利用率。因此,針對最小相關系數(shù)的虛擬機放置算法的不足之處,論文提出了改進的虛擬機放置算法:基于預測親和度的虛擬機放置算法。該算法的特點是不受資源維數(shù)的限值,不僅可以考慮CPU利用率,還可以考慮內(nèi)存,網(wǎng)絡等因素。此外,算法引入了一種新的概念:親和度,它被用來量化虛擬機和虛擬機之間、虛擬機和物理主機之間的關系,從而該算法就可以根據(jù)虛擬機和主機之間的親和度來選擇目標主機。最后,基于OpenStack平臺實現(xiàn)了虛擬機遷移系統(tǒng),且在系統(tǒng)中實現(xiàn)了上述的虛擬機選擇算法和虛擬機放置算法。實驗表明,上述算法在降低能耗方面有一定的成效。
[Abstract]:Cloud computing, as a new service model, is embodied as a data center composed of millions of physical devices in real life. Cloud computing uses virtualization technology to provide users with virtualized resources. Users can request resources and pay on demand anytime, anywhere and on demand. However, with the expansion of cloud computing data center scale, the energy consumed by the data center is increasing exponentially every year. How to reduce the energy consumption of the whole data center through virtual machine migration has become the research focus of many people. Virtual machine migration can be divided into three main processes: host load detection, virtual machine selection and virtual machine placement. Therefore, we can consider how to optimize several processes of virtual machine migration to reduce the energy consumption generated by the data center. Firstly, a performance satisfaction based virtual machine selection algorithm is proposed for virtual machine selection, which calculates the performance satisfaction of each virtual machine on the load host. Thus, the virtual machine with the lowest performance satisfaction is selected as the virtual machine to be migrated. Then a virtual machine placement algorithm based on the minimum correlation coefficient is proposed for the virtual machine migration. The algorithm selects a host with the least impact on the host after migration. However, the algorithm only considers CPU utilization. Therefore, in view of the shortcomings of the minimum correlation coefficient virtual machine placement algorithm, this paper proposes an improved virtual machine placement algorithm: virtual machine placement algorithm based on predictive affinity. The characteristic of this algorithm is that it is not limited by the dimension of resources, so it can not only consider the utilization of CPU, but also consider the factors of memory, network and so on. In addition, the algorithm introduces a new concept: affinity, which is used to quantify the relationship between virtual machines and virtual machines, and between virtual machines and physical hosts. The algorithm can select the target host according to the affinity between the virtual machine and the host. Finally, the virtual machine migration system is implemented based on OpenStack platform, and the above virtual machine selection algorithm and virtual machine placement algorithm are implemented in the system. The experimental results show that the algorithm is effective in reducing energy consumption.
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP302

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