基于虚拟机动态迁移的电力仿真云计算平台资源调度策略

针对目前电力系统仿真计算实时性与计算精度要求高、平台可扩展性差以及资源利用率低等特点,首先给出了一种基于开源基础设施平台OpenStack和并行处理框架Hadoop的电力仿真云计算平台架构,能够以较低成本实现动态扩展、高效计算和海量存储等功能。其次,结合电力系统仿真任务特点,给出了一种基于多目标粒子群优化(PSO)算法的虚拟机迁移策略,实现电力仿真云计算平台资源调度。虚拟机迁移过程采用指数平滑预测模型确定热点,选择虚拟机时综合考虑迁移速度和效果两个因素,利用多目标PSO算法搜索目标节点,使得电力系统仿真计算在保证服务质量的同时兼顾高资源利用率和低运行成本的优势。最后,通过CloudSim进行仿真实验,将所提算法与贪心迁移算法和顺序放置非迁移算法进行对比。实验表明,所提算法在服务等级协议(SLA)违背率、剩余资源率、能耗以及虚拟机迁移次数等指标上均优于其他算法,验证了基于虚拟机动态迁移的多目标PSO算法在电力仿真云计算平台资源调度中的优势和可行性