面向云数据中心的动态高能效虚拟机调度算法研究

摘要

云数据中心资源的低效使用已经成为亟待解决的问题，为了解决虚拟机资源管理中高能耗低服务质量问题，本文提出云数据中心虚拟机资源管理策略算法，该策略包含了一系列虚拟机过程管理算法，包括虚拟机最优放置算法、高能效整合过载主机算法、高能效整合轻载主机算法。
　　本文的研究内容，主要包括以下几个方面:
　　(1)为解决虚拟机分配问题，本文严格证明其是NP完全问题，提出虚拟机最优分配算法。该算法结合主机利用率上界阈值及主机性能参数方法对主机的打分结果，确定虚拟机目标放置主机。
　　(2)为解决过载主机检测及整合问题，本文提出高能效整合过载主机算法。此算法利用二次指数平滑法预测虚拟机迁移对预过载主机利用率的影响，进一步确定其上要迁移的虚拟机，消除主机过载风险。
　　(3)为解决轻载主机检测及整合问题，提出高能效整合轻载主机算法。此算法判定选择轻载主机并重分配其上的虚拟机，关闭空闲主机，提高数据中心资源利用效率。
　　(4)为解决虚拟机分配调度框架问题，提出最优虚拟机调度管理算法方案，此算法集合了上述三个组件算法，可高能效地完成虚拟机分配调度全过程。
　　(5)在CloudSim仿真平台中对算法进行实验，结果表明本文提出的云数据中心虚拟机资源管理策略算法与其他解决方案相比，平均减少21.5％的主机能耗，34.2％因迁移导致的虚拟机性能退化情况，70.2％的主机服务水平协议违反时间，68％的能耗服务违反率。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 虚拟机调度管理的研究背景与意义

1．2 虚拟机调度管理的国内外研究现状

1．3 研究内容

1．4 论文组织结构与章节安排

第二章 虚拟机调度管理分析与性能评价模型

2．1 虚拟机调度管理分析

2．2 虚拟机调度管理性能评价模型

2．2．1 物理主机能源消耗模型

2．2．2 服务水平协议违反模型

2．3 本章分析

第三章 虚拟机调度管理问题的建模与复杂度证明

3．1 虚拟机调度管理框架的数学建模

3．1．1 物理主机模型与虚拟机模型

3．1．2 虚拟机调度管理框架

3．2 虚拟机调度管理关键问题与复杂度证明

3．2．1 虚拟机优化放置问题

3．2．2 过载主机上待迁移虚拟机确定问题

3．2．3 轻载主机检测及整合问题

3．2．4 虚拟机优化放置问题复杂度证明

3．3 本章分析

第四章 虚拟机调度管理框架问题的算法设计

4．1 虚拟机最佳放置算法的设计与说明

4．1．1 虚拟机最佳放置算法的设计

4．1．2 虚拟机最佳放置算法的说明

4．2 高能效过载主机整合算法的设计与说明

4．2．1 高能效过载主机整合算法的设计

4．2．2 高能效过载主机整合算法的说明

4．2．3 二次指数平滑法预测主机利用率

4．3 高能效轻载主机整合算法的设计与说明

4．3．1 高能效轻载主机整合算法的设计

4．3．2 高能效轻载主机整合算法的说明

4．4 最优虚拟机调度管理算法的设计与说明

4．4．1 最优虚拟机调度管理算法的设计

4．4．2 最优虚拟机调度管理算法的说明

4．5 本章分析

第五章 最优虚拟机调度管理算法仿真及性能评价

5．1 虚拟机调度管理仿真实验环境

5．2 虚拟机调度管理仿真实验计划

5．3 虚拟机调度管理算法性能评价模型

5．4 虚拟机调度管理仿真实验结果及分析

5．5 本章分析

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间取得的科研成果