基于数据中心的两阶段虚拟机能效优化部署算法

？针对数据中心在虚拟机动态部署过程中的高能耗问题,提出了面向数据中心的两阶段虚拟机能效优化部署算法——dvmp_vmma。第一阶段为初始部署,提出了动态虚拟机部署(dvmp)算法限定主机最优部署数量,降低了闲置能耗;同时,为了应对负载的动态变化,第二阶段提出迁移约束的虚拟机迁移算法(vmma)对初始部署方案作进一步优化,这样不仅得到的系统能耗更低,而且还能保证应用服务质量。与满载算法(fl)、基于固定门限值的部署算法(ft),绝对中位差部署算法(mad)、四分位差部署算法(qd)、迁移周期最优算法(mtm)、最小占用率迁移算法(miu)进行的比较实验结果表明:dvmp_vmma不仅考虑了系统能耗优化,使运行时资源利用率更高;而且还可以避免vm频繁迁移完成对性能的提升,其在优化数据中心能耗、sla违例、vm迁移量的控制及性能损失等指标上均有较好效果,其综合性能优于对比算法。