數(shù)據(jù)云中基于啟發(fā)式反向蜂群的虛擬機選擇節(jié)能算法

【摘要】：結(jié)合數(shù)據(jù)中心中數(shù)據(jù)密集型作業(yè)的頻繁讀寫數(shù)據(jù)特點,綜合考慮CPU使用率和RAM使用率兩個影響因素構(gòu)建服務器能耗評價模型,并引入人工蜂群算法及啟發(fā)式反向思想,將其應用于數(shù)據(jù)中心虛擬機遷移策略中的虛擬機選擇環(huán)節(jié),實現(xiàn)云計算中數(shù)據(jù)中心節(jié)能問題的優(yōu)化.在CloudSim 3.0云計算模擬器中的仿真實驗結(jié)果表明:該啟發(fā)式反向蜂群虛擬機選擇節(jié)能算法(ABCS)與最大最小時間(MMT)、隨機選擇(RS)和最小使用率(MU)3種經(jīng)典虛擬機選擇算法相比節(jié)能20%~25%,虛擬機遷移頻率減少至5%以下. 【作者單位】： 吉林財經(jīng)大學物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟與智能物流實驗室;吉林財經(jīng)大學管理科學與信息工程學院;上海財經(jīng)大學信息管理與工程學院;吉林大學計算機科學與技術(shù)學院;
【關鍵詞】： 云計算 虛擬機遷移 虛擬機選擇 人工蜂群算法
【基金】：國家自然科學基金(批準號:61170004;61202306) 吉林省教育廳基金(批準號:2012188) 吉林財經(jīng)大學科研項目(批準號:XJ2012007;2013006)
【分類號】：TP302
【正文快照】： VM Selection Energy-Efficiency Algorithm based on HeuristicBackward Artificial Bee colony Method in Data CloudsJIANG Jianhua1,2,LIU Yu2,WANG Limin2,CHEN Jian1,HUANG Na1,3,WEI Xiaohui 4(1.Laboratory of Logistics Industry Economy and Intelligent Logistics,

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