数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略
数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略【摘要】:针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选
【关键词】: 数据中心 虚拟机迁移 虚拟机整合 人工蜂群算法
【基金】:国家自然科学基金(批准号:61572225;61402193) 吉林财经大学科研项目(批准号:XJ2012007;2013006)
【分类号】:TP302
【正文快照】: 随着云计算技术的不断发展,云计算数据中心能耗也越来越大,因此寻求数据中心的能效最优已成为该领域的研究热点.文献[1]通过大量对比实验表明:单个计算节点在CPU利用率为70%,RAM利用率为50%时,其单位能耗处于最低值,达到单个计算节点的能效最优.因此,数据中心的计算节点集处于
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