2018年7月控制工程July. 2018 第25卷第7期Control Engineering of China V ol.25, No.7
文章编号：1671-7848(2018)07-1291-06 DOI: 10.14107/https://www.doczj.com/doc/679199536.html,ki.kzgc.151222
一种低能耗的云计算虚拟机部署方案
王伟
（常州工学院 网络与教育技术中心, 江苏 常州213002）
摘要：为了减少大规模数据中心的能耗, 设计了一种虚拟机部署算法—三阈值节能算法
(VMD_TES)。该算法通过处理器资源利用率和能耗的线性关系, 把负载过重与负载过轻主机
上的虚拟机转移至负载适度的主机上, 负载正常主机上的虚拟机不进行转移。在VMD_TES
的基础上, 进一步设计了4种虚拟机的选择策略, 并利用实验对比选择其中最低潜在增长策
略作为最佳策略。仿真结果表明, 相较于单阈值算法与双阈值算法, 该种虚拟机选择策略可
以大幅度减少数据中心的能耗, 使服务质量保持在较高水平。
关键词：云计算；虚拟机部署；能耗；节能算法；服务质量
中图分类号：TP18 文献标识码：A
A Low Energy Consumption Cloud Computing Virtual Machine Deployment
Scheme
WANG Wei
(Network and Educational Technology Center, Changzhou Institute of Technology, Changzhou 213002, China) Abstract: In order to reduce the energy consumption of large-scale data centers, a new virtual machine deployment algorithm, three threshold energy saving algorithm (VMD_TES), is proposed. Through analysing the linear relationship between the resource utilization ratio and energy consumption, the proposed algorithm transfers virtual machines from the over-loaded and under-loaded host computers to the moderate loaded ones. Then, on the basis of VMD_TES, four types of virtual machine selection strategies are designed, and the lowest potential growth strategy is chosen as the best strategy as a result of experimental comparison. Simulation results show that the HLGP method can greatly reduce the energy consumption of data centers, so that the service quality is kept at a higher level than the single threshold algorithm and the dual threshold algorithm. Key words: Cloud computing; virtual machine deployment; energy consumption; energy saving algorithm; service quality
1 引言
伴随云计算[1-2]与internet的快速发展, 再加上许多数据中心纷纷建立, 能耗愈发增加。相关数据表明, 近年来, 全球区域内计算中心每年平均用电在300万KWH以上, 同时不断提高[3]。Barroso等[4]在研究过程中, 以5 000台以上的服务器为研究对象, 展开细致的探讨, 指出其平均利用率大体上处于11-55%范围内。数据中心消耗能量相对较高, 在很大程度上造成浪费,使投资收益有所降低。
针对上述问题, 业界提出两种技术, 分别为基于能耗[5-7]、基于性能－能耗约束的虚拟机部署算法[8-11]。在这里, 对于前者来说, 其目的是减小数据中心的能耗, 而忽视了服务等级协议(SLA)的违约率。比如相关学者在研究过程中阐明两种算法ECS与ECS+idle[5], 然而两者非常易于陷入局部最优, 同时并未分析SLA违约率；相关专家学者[6]在研究过程中以(DVFS)来对CPU的电压频率进行调整, 以减小能耗, 然而同样并未分析SLA违约率；Kang等相关专家学者[7]在研究过程中阐明了以电压动态调整为基础的能耗优化算法, 具体来说, 主要是把电脑空闲的时间段向新的任务分配, 通过这种方式来减小能耗, 然而这一方法也并未分析SLA违约率, 最终导致系统无法有效迎合用户的要求。
对于后者, 其一方面可以减小能耗, 另一方面还兼顾到SLA违约率指标, 然而值得注意的一个问题是, 其存在节能效果相对较小以及SLA
违约率
万方数据