针对虚拟化集群上日益严重的功耗问题,在定义集群、物理机、操作点、能耗、任务集、虚拟机等概念的基础上,提出了形式化的虚拟机(Virtual Machine,VM)调度策略,并有针对性地利用动态电压和频率调整(Dynamic Voltage and Frequency Scali...针对虚拟化集群上日益严重的功耗问题,在定义集群、物理机、操作点、能耗、任务集、虚拟机等概念的基础上,提出了形式化的虚拟机(Virtual Machine,VM)调度策略,并有针对性地利用动态电压和频率调整(Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS)技术对普通算法进行了扩展改进,提出一个功耗敏感的VM调度算法。首先,利用FFD(First-Fit Decreasing)算法解决虚拟机的初始布局问题,然后尽可能地将虚拟机部署在低电压的物理机上,此外加入性能感知策略,尽量将物理机的电压调节至刚好满足虚拟机性能需求,以避免"奢侈"能耗的浪费,同时增加了虚拟机调度失败时灵活调整电压的规则,以减少错误先验知识对虚拟机后续部署的误导。在理想模型中的仿真实验表明:与现有部署算法相比,本算法具有更好的节能效应,以及相对不大的性能损失。展开更多
文摘针对虚拟化集群上日益严重的功耗问题,在定义集群、物理机、操作点、能耗、任务集、虚拟机等概念的基础上,提出了形式化的虚拟机(Virtual Machine,VM)调度策略,并有针对性地利用动态电压和频率调整(Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS)技术对普通算法进行了扩展改进,提出一个功耗敏感的VM调度算法。首先,利用FFD(First-Fit Decreasing)算法解决虚拟机的初始布局问题,然后尽可能地将虚拟机部署在低电压的物理机上,此外加入性能感知策略,尽量将物理机的电压调节至刚好满足虚拟机性能需求,以避免"奢侈"能耗的浪费,同时增加了虚拟机调度失败时灵活调整电压的规则,以减少错误先验知识对虚拟机后续部署的误导。在理想模型中的仿真实验表明:与现有部署算法相比,本算法具有更好的节能效应,以及相对不大的性能损失。
