基于OpenStack的云數(shù)據(jù)中心虛擬機能耗優(yōu)化調(diào)度方法研究.pdf

1、隨著云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，各大云服務(wù)供應(yīng)商開始建立自己的云計算基礎(chǔ)設(shè)施，為用戶提供按需付費、即取即用的云計算服務(wù)。云計算服務(wù)的眾多好處，使其備受用戶的歡迎，其良好的發(fā)展前景促使云服務(wù)供應(yīng)商加大對基礎(chǔ)設(shè)施的投入，這使得云數(shù)據(jù)中心的規(guī)模不斷擴大，服務(wù)器數(shù)量也急劇增加。然而，云數(shù)據(jù)中心在給用戶提供便捷服務(wù)的同時，也消耗了大量的能量，增加了碳排放量。近年來，云數(shù)據(jù)中心的能耗問題日益突出，如何改進物理資源的分配、虛擬機的調(diào)度方法來降低云數(shù)

2、據(jù)中心能耗、提高資源利用率，成為亟待解決的問題。
　　本文首先建立了云數(shù)據(jù)中心能耗模型，由能耗模型得出云數(shù)據(jù)中心開啟物理機數(shù)量越少，其能耗越小的結(jié)論。針對云數(shù)據(jù)中心高能耗問題并結(jié)合能耗模型的結(jié)論對現(xiàn)有的云數(shù)據(jù)中心虛擬機調(diào)度方法進行了研究，在總結(jié)現(xiàn)有方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上對虛擬機調(diào)度方法進行了優(yōu)化，得出了一種虛擬機動態(tài)調(diào)度方法。
　　其次，本文對該方法的三個步驟進行了研究，其中包括:虛擬機遷移觸發(fā)時機判斷，待遷移虛擬機選擇，目標物

3、理機選擇。本文通過虛擬機遷移觸發(fā)算法判定何時進行虛擬機遷移。當物理機處于欠載狀態(tài)時，選擇其上的全部虛擬機進行遷移并為待遷移虛擬機選擇合適的目標物理機進行放置，完成遷移后關(guān)閉該物理機，物理機過載情況的處理與欠載情況類似。該方法實現(xiàn)了減少云數(shù)據(jù)中心開啟物理機的數(shù)量，從而達到了節(jié)能目的。并且在CloudSim仿真平臺下驗證了使用本文方法比使用其他主流的節(jié)能調(diào)度方法使云數(shù)據(jù)中心的能耗降低得更多。
　　最后，本文對現(xiàn)今被廣泛應(yīng)用的開源云平臺

4、OpenStack的整體架構(gòu)和核心組件進行了研究，著重研究了其內(nèi)部虛擬機的調(diào)度機制，并在實驗室搭建了基于OpenStack的云數(shù)據(jù)中心并進行了測試，為驗證研究的方法提供實驗基礎(chǔ)。本文對OpenStack現(xiàn)有的調(diào)度系統(tǒng)進行了擴展，為三個步驟分別設(shè)計和實現(xiàn)了資源監(jiān)控與遷移判決模塊、待遷移虛擬機選擇模塊和目標物理機選擇模塊。在基于OpenStack的云數(shù)據(jù)中心中對研究的虛擬機動態(tài)調(diào)度方法進行了實驗驗證，實驗結(jié)果表明該算法在節(jié)能方面具有一定的優(yōu)