计算机应用

作者：李启锐, 彭志平, 崔得龙, 何杰光

单位：1. 广州大学 数学与信息科学学院, 广州 510006;2. 广东石油化工学院 计算机与电子信息学院, 广东 茂名 525000

关键词：云计算,容器,虚拟资源配置,数据中心能耗,资源利用率

基金：国家自然科学基金资助项目（61672174，61772145）；广东省科技计划项目（2017ZC0346）；广东省云机器人（石油化工）工程技术研究中心开放基金资助项目（650007）；广东省教育厅重点平台及科研项目（2016KQNCX105，2017KTSCX128）。

针对容器化云环境中数据中心能耗较高的问题，提出了一种基于最佳能耗优先（Power Full，PF）物理机选择算法的虚拟资源配置策略。首先，提出容器云虚拟资源的配置和迁移方案，发现物理机选择策略对数据中心能耗有重要影响；其次，通过研究主机利用率与容器利用率，主机利用率与虚拟机利用率，主机利用率与数据中心能耗之间的数学关系，建立容器云数据中心能耗的数学模型，定义出优化目标函数；最后，通过对物理机的能耗函数使用线性插值进行模拟，依据邻近事物相类似的特性，提出改进的最佳能耗优先物理机选择算法。仿真实验将此算法与先来先得（First Fit，FF）、最低利用率优先（Least Fit，LF）、最高利用率优先（Most Full，MF）进行比较，实验结果表明，在有规律不同物理机群的计算服务中，其能耗比FF、LF、MF分别平均降低45%、53%和49%；在有规律相同物理机群的计算服务中，其能耗比FF、LF、MF分别平均降低56%、46%和58%；在无规律不同物理机群的计算服务中，其能耗比FF、LF、MF分别平均降低32%、24%和12%。所提算法实现了对容器云虚拟资源的合理配置，且在数据中心节能方面具有优越性。

来源：2019年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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