發(fā)布時間：2019-07-05 13:06

【摘要】：在云數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡內(nèi),虛擬機(Virtual machine,VM)被動態(tài)創(chuàng)建和下線,這就導致資源碎片不被后續(xù)VM請求所利用。為解決上述問題,以最小化使用服務器數(shù)量為目標的服務器整合技術(shù)被提出。雖然這種方法可以在某一時間段內(nèi)減少資源碎片,但卻付出了較大的VM遷移代價。因此本文提出了一種基于預測的先應式碎片整理算法,在減少無效VM遷移的同時,將資源碎片重新整合為可用的連續(xù)資源,從而最大化VM收益。文中對此問題進行了數(shù)學定義,隨后設計了啟發(fā)式方法獲取近似最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,所提算法能夠獲取最大收益,并能夠大幅度降低VM遷移成本。
[Abstract]:In the cloud data center network, virtual machines (Virtual machine,VM) are dynamically created and offline, which results in resource fragments not being utilized by subsequent VM requests. In order to solve the above problems, server integration technology with the goal of minimizing the number of servers used is proposed. Although this method can reduce resource fragments in a certain period of time, it pays a large cost of VM migration. Therefore, this paper proposes a predictive pre-emptive defragmentation algorithm, which not only reduces the invalid VM migration, but also reintegrates the resource fragments into available continuous resources, so as to maximize the benefits of VM. In this paper, the mathematical definition of the problem is carried out, and then a heuristic method is designed to obtain the approximate optimal solution. The simulation results show that the proposed algorithm can obtain the maximum benefit and can greatly reduce the migration cost of VM.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61401082,61471109)資助項目 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(N130817002,N130404002)資助項目 遼寧省教育廳(L2014089)資助項目
【分類號】：TP308

【共引文獻】

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本文編號：2510544