【摘 要】
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针对云数据中心数量增加与规模扩张中存在的云计算能耗控制问题,引入了唤醒阈值与休眠定时器双重控制的周期性休眠模式,提出了一种云虚拟机分簇调度策略。云数据中心的虚拟机
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院; 河南理工大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61872311,61472342）;河北省自然科学基金项目（F2017203141）
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针对云数据中心数量增加与规模扩张中存在的云计算能耗控制问题,引入了唤醒阈值与休眠定时器双重控制的周期性休眠模式,提出了一种云虚拟机分簇调度策略。云数据中心的虚拟机分为2个模块:模块Ⅰ中的虚拟机时刻保持唤醒;模块Ⅱ中的虚拟机则根据云数据中心的工作负载轻重在休眠状态与唤醒状态间切换。通过构建具有双速率与部分服务台异步(N,T)策略多重休假的排队模型,运用矩阵几何解方法,从云请求平均时延与系统能量节省率等方面评估云虚拟机分簇调度策略的系统性能。综合理论分析结果与仿真统计结果,验证了云虚拟机分簇调度策略的有效性。从经济学角度出发,构建了系统成本函数,引入了An混沌映射机制与非线性递减惯性权值策略,改进了粒子群智能优化算法,给出了策略参数的优化方案,实现了系统响应性能与节能效果之间的合理平衡。
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