数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法

【摘要】：结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点,综合考虑CPU使用率和RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型,并引入人工蜂群算法及启发式反向思想,将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节,实现云计算中数据中心节能问题的优化.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明:该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法(ABCS)与最大最小时间(MMT)、随机选择(RS)和最小使用率(MU)3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%,虚拟机迁移频率减少至5%以下. 【作者单位】： 吉林财经大学物流产业经济与智能物流实验室;吉林财经大学管理科学与信息工程学院;上海财经大学信息管理与工程学院;吉林大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 云计算 虚拟机迁移 虚拟机选择 人工蜂群算法
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61170004;61202306) 吉林省教育厅基金(批准号:2012188) 吉林财经大学科研项目(批准号:XJ2012007;2013006)
【分类号】：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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