数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

【摘要】：针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%). 【作者单位】： 吉林财经大学管理科学与信息工程学院;吉林财经大学物流产业经济与智能物流实验室;吉林财经大学吉林省互联网金融重点实验室;
【关键词】： 数据中心 虚拟机迁移 虚拟机整合 人工蜂群算法
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61572225;61402193) 吉林财经大学科研项目(批准号:XJ2012007;2013006)
【分类号】：TP302
【正文快照】： 随着云计算技术的不断发展,云计算数据中心能耗也越来越大,因此寻求数据中心的能效最优已成为该领域的研究热点.文献[1]通过大量对比实验表明:单个计算节点在CPU利用率为70%,RAM利用率为50%时,其单位能耗处于最低值,达到单个计算节点的能效最优.因此,数据中心的计算节点集处于

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