基于半休眠模式的云虚拟机节能策略及性能研究

• 作 者: 秦兵
• 出 处: 燕山大学
• 发表日期: 2020年03期
• 关键词: 云数据服务中心 云虚拟机节能策略 半休眠 唤醒阈值 异步工作休假 智能寻优

随着云资源数量和云计算服务类型的日益增加,云数据服务中心所消耗的能源增加。在保证云数据服务中心能源效率的同时,更好地满足云用户请求响应要求,引入半休眠模式和唤醒阈值,面向云数据服务中心研究云虚拟机节能策略及性能。首先,从提高云用户请求的响应性能出发,兼顾云数据服务中心能源节省率,提出基于半休眠模式的云虚拟机节能策略。当系统中没有云用户请求时,虚拟机进入半休眠阶段,处于半休眠阶段的虚拟机能够为随机到达的云用户请求提供低速服务,既可以保证系统节能率又可以提高云用户请求的响应性能。其次,从进一步加强云数据服务中心节能效果出发,延长虚拟机处于半休眠状态的时间,提出融合半休眠模式与唤醒阈值的云虚拟机节能策略。当一次半休眠阶段结束时,若系统等待缓冲区中云用户请求的数量未达到唤醒阈值,虚拟机将独立开始一次新的半休眠阶段,并持续为云用户请求提供低速服务,以达到节能的目的。然后,面向基于半休眠模式的云虚拟机节能策略,构造带有异步多重工作休假的多服务台系统模型。面向融合半休眠模式与唤醒阈值的云虚拟机节能策略,构造带有异步多重工作休假和N策略的多服务台系统模型。利用拟生灭过程和矩阵几何解方法,推导出云用户请求平均响应时间和系统节能率等性能指标。最后,综合理论分析和仿真实验,研究半休眠参数和唤醒阈值对云虚拟机节能策略性能的影响。基于云用户请求平均响应时间和系统节能率之间的折衷关系,建立系统成本函数。改进蚁群智能寻优算法,以实现最小化系统成本函数为目标,面向云虚拟机节能策略进行系统参数的优化。