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云计算是当前流行的按需使用和付费的服务模式，它通过将服务器等物理资源虚拟化来动态地为用户提供各种各样的云服务。但是随着越来越多的商业服务被放置到云中，导致了云数据中心的资源无法被充分使用，造成了较低的资源利用率，同时无端消耗了大量的能源。因此，目前阻碍云计算技术进一步的使用和扩展、损害客户的服务质量以及云服务商的利润效益的较大难题就是较高的能源消耗。为了解决这一难题，降低云数据中心的能源消耗，提高客户的服务质量，论文设计了一种改进的虚拟机动态迁移方法，在动态迁移的各个过程分别采取有效措施来节约能耗。 该算法针对虚拟机迁移的3个主要环节:迁移的触发、待迁移虚拟机的选择和目标服务器的选择分别进行了研究，并考虑了虚拟机之间的通信流量因素，提出了具体可行有效的降低能耗的方法。本文的主要研究工作如下: (1)该算法引入了虚拟机集群(VM Cluster)方法:考虑虚拟机之间通信和流量因素，采用虚拟机集群方法，即在虚拟机开始迁移之前，根据各个虚拟机之间的通信关系，将所有的虚拟机分割为一个个虚拟机集群，然后再开始进行虚拟机集群的迁移操作; (2)在迁移的触发阶段，避免了单一阈值启动的迁移所引起的麻烦，算法设置了两个阈值来判断虚拟机迁移是属于过度利用还是利用不足引起的，即高阈值触发或者低阈值触发迁移; (3)在需要迁移的虚拟机集群VMCluster的选择阶段，综合分析了现在的一些虚拟机选择算法的优缺点，为了尽可能地大幅度降低选择环节的能源消耗，本文基于最小化的设计思想，提出了基于最小的虚拟机迁移代价的方法，使系统的资源利用率大大提高; (4)在目标物理主机选择阶段，即选取哪些物理主机来接收需要迁移的虚拟机集群VMCluster的环节，分析和考虑到CPU计算能力和存储容量大小的因素，以最小能耗增长、Best-Fit方式和概率选择机制等方法来选择服务器进行迁移，避免资源浪费。 在云仿真平台CloudSim仿真实验表明，与ST、DT、LEBS、PDT算法相比，所设计的算法能够有效降低云数据中心能耗和平均SLA违反率。