华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (5): 109-114.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.05.017

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云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法

周舟 胡志刚   

  1. 中南大学 软件学院,湖南 长沙 410004
  • 收稿日期:2013-11-18 修回日期:2014-03-25 出版日期:2014-05-25 发布日期:2014-04-01
  • 通信作者: 周舟(1983-),男,博士生,主要从事云计算和能效资源管理研究. E-mail:zhouzhou03201@126.com
  • 作者简介:周舟(1983-),男,博士生,主要从事云计算和能效资源管理研究.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(61272148, 60970038);博士学科点专项科研基金资助项目(20120162110061);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014zzts044)

Virtual Machine Deployment Algorithm for Reducing Energy Consumption in Cloud Computing

Zhou Zhou Hu Zhi- gang   

  1. School of Software,Central South University,Changsha 410004,Hunan,China
  • Received:2013-11-18 Revised:2014-03-25 Online:2014-05-25 Published:2014-04-01
  • Contact: 周舟(1983-),男,博士生,主要从事云计算和能效资源管理研究. E-mail:zhouzhou03201@126.com
  • About author:周舟(1983-),男,博士生,主要从事云计算和能效资源管理研究.
  • Supported by:

    国家自然科学基金资助项目(61272148, 60970038);博士学科点专项科研基金资助项目(20120162110061);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014zzts044)

摘要: 为降低大规模数据中心的能耗,提出了一种虚拟机部署算法——三阈值节能算法(TTEA).该算法利用能耗与处理器资源利用率的线性关系,将负载过重和负载过轻主机上的虚拟机迁移到负载适度的主机上,而负载正常主机上的虚拟机不发生迁移.基于TTEA,进一步提出了 4 种虚拟机的选择策略,并通过实验对比选择 HLGP 策略作为最佳策略.仿真结果表明,与单阈值算法和双阈值算法相比,HLGP 策略能有效降低数据中心的能耗,保持高的服务质量.

关键词: 云计算, 虚拟机部署, 能耗, 节能算法, 服务质量

Abstract:

In order to reduce the energy consumption of large- scale data centers,a virtual machine (VM) deploy-ment algorithm called TTEA (Three Threshold Energy- saving Algorithm) is proposed.TTEA makes use of the linearrelationship between energy consumption and processor resource utilization,and migrates the VMs on heavily- loadedand lightly- loaded hosts to the host with proper load,while the VMs on normally- loaded host remain constant.Then,on the basis of TTEA,four VM selection strategies are proposed and HLGP is chosen as the best one as aresult of experimental comparison.Simulated results indicate that,in comparison with the single threshold algorithmand the double threshold algorithm,HLGP strategy is more effective because it efficiently reduces the energy con-sumption of data centers and keeps high quality of service.

Key words: cloud computing, virtual machine deployment, energy consumption, energy- saving algorithm, quality ofservice

中图分类号: