期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
Wu Xiaodong;Han Jianjun(la Faculty of Mathematics and Computer Science/b Fujian Provincial Key Laboratory of Data Intensive Computing/c Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing,Quanzhou Normal University,Quanzhou 362000,Fujian Chin;School of Computer Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)
机构地区:[1]泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州362000 [2]泉州师范学院福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,福建泉州362000 [3]泉州师范学院智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室,福建泉州362000 [4]华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074
基 金:国家自然科学基金资助项目(61472150);福建省自然科学基金资助项目(2015J01663)
年 份:2018
卷 号:46
期 号:9
起止页码:30-34
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:针对采用虚拟机迁移技术在云计算数据中心同时考虑能耗与服务等级协议(SLA)违约优化的问题,提出一种基于阈值的虚拟机部署节能算法(THRSD-MMT).该算法通过对虚拟机运行状态的统计分析,估算虚拟机所需中央处理器(CPU)性能需求(每秒处理百万条指令数MIPS)的期望值与标准差,进而动态地计算主机所需MIPS数量;同时,算法结合静态阈值的设置,以便更准确地预测主机的违约情况并判断虚拟机迁移的时机,从而能够在降低SLA违约的同时减少能耗.实验结果表明:与其他算法相比,提出的算法能够显著降低SLA违约率并节能,具有较好的综合性能.
关 键 词:虚拟机迁移 节能调度 数据中心 云计算 虚拟化
分 类 号:TP316]
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引证文献:
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