胡志剛　肖慧　李克勤

摘? ?要：云數(shù)據(jù)中心中存在著高能耗和高服務(wù)水平協(xié)議違約率的問題，為了解決此問題，提出了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬機整合算法. 綜合考慮能耗、服務(wù)質(zhì)量和遷移開銷等多種因素，將虛擬機整合問題構(gòu)建為一個具有資源約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題. 使用蟻群系統(tǒng)算法對該多目標(biāo)優(yōu)化問題進行求解，進行虛擬機整合，獲得近似最優(yōu)的虛擬機主機映射關(guān)系. 為了減少算法復(fù)雜度，利用CPU利用率雙閾值來判斷主機負(fù)載狀態(tài)，根據(jù)主機負(fù)載狀態(tài)分階段進行整合并使用不同的整合策略. 基于CloudSim平臺對多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬機整合算法和其他6種虛擬機整合算法進行仿真實驗，將本文算法與現(xiàn)有虛擬機整合算法實驗結(jié)果進行比較，結(jié)果表明本文提出的算法在能耗和服務(wù)水平協(xié)議違約方面優(yōu)化顯著，具有較好的綜合性能.

關(guān)鍵詞：云計算;虛擬機整合;蟻群系統(tǒng)算法;節(jié)能;服務(wù)質(zhì)量

中圖分類號：TP338.8? ? ? ??? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼：A

Abstract：There exist problems of high energy consumption and high Service Level Agreement （SLA） violation rates in cloud data centers，which urgently need to be resolved. In order to solve the above problems，a Multi-objective Virtual Machine Consolidation Algorithm （MOVMC） was proposed to reduce energy consumption and SLA violation. Taking into account multiple factors including energy consumption，service quality and migration overhead，the virtual machine consolidation problem was constructed as a resource-constrained multi-objective optimization problem. Ant colony system algorithm was employed to perform virtual machine consolidation and obtain the near-optimal mapping relation between virtual machines and hosts as the solution to the multi-objective optimization problem. In order to reduce the algorithm complexity，the double thresholds of CPU utilization were leveraged to judge the host load status and a multi-stage consolidation was performed according to the host load status，in which different consolidation strategies were used. Simulation experiments were conducted on CloudSim platform for MOVMC algorithm and six other virtual machine consolidation algorithms. The experimental results show that，compared with the existing virtual machine consolidation algorithm，the proposed algorithm has significant optimization in terms of energy consumption and SLA violation，and an excellent comprehensive performance.

Key words：cloud computing;virtual machine consolidation;ant colony system;energy saving;quality of service

近年來，隨著云計算商業(yè)模式和技術(shù)架構(gòu)的越來越成熟，云用戶大幅度增加，為了滿足他們的需求而新建的數(shù)據(jù)中心、新置的服務(wù)器和制冷設(shè)備也隨之大幅度增加，解決數(shù)據(jù)中心的高能耗問題已經(jīng)成為一個大的挑戰(zhàn)[1]. 同時，云用戶對云服務(wù)的性能需求也愈加具體嚴(yán)格化，用戶在交易前會與云服務(wù)商制定服務(wù)水平協(xié)議（Service Level Agreement，SLA）來規(guī)范化質(zhì)量等級（Quality of Service，QoS）需求，以確保本次服務(wù)交易的完美達成[2]. 如果云服務(wù)商無法提供事先商定的QoS，違背用戶的期望，會給用戶造成不可預(yù)估的損失. 因此，在減少數(shù)據(jù)中心能耗的同時，提供用戶所期望的QoS是云計算發(fā)展迫切需要解決的問題.

虛擬機整合[3]可以根據(jù)變化的資源需求周期性地調(diào)整當(dāng)前的虛擬機主機間映射關(guān)系，在主機間遷移虛擬機以充分并均衡地利用計算資源. 虛擬機整合技術(shù)主要包括啟發(fā)式貪心算法[4-7]、線性/約束規(guī)劃技術(shù)[8-11]和元啟發(fā)式算法[12-15]. 貪心算法因其時間復(fù)雜度低、實現(xiàn)簡單等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用來進行虛擬機動態(tài)整合. 貪心算法雖然計算開銷低，但卻容易陷入局部最優(yōu)而錯過最優(yōu)解. 線性/約束規(guī)劃技術(shù)可以獲得最優(yōu)解，但受問題規(guī)模和復(fù)雜性的限制，無法很好地擴展到大型數(shù)據(jù)中心. 近年來研究人員提出了許多基于生物啟發(fā)計算的元啟發(fā)整合算法，例如蟻群算法、基因算法、人工蜂群算法，可以有效幫助解決大規(guī)模問題并避免局部最優(yōu)解. 蟻群系統(tǒng)算法（Ant Colony System，ACS）[16-17]，作為蟻群算法的一種，通過在解空間中進行基于概率式的搜索，可以在多項式時間復(fù)雜度里找到近似最優(yōu)解.

現(xiàn)有的虛擬機整合研究大多只關(guān)注了云數(shù)據(jù)中心的能耗問題. 然而，為了實現(xiàn)云系統(tǒng)交付的QoS，還應(yīng)該同時考慮SLA違約問題. 虛擬機整合可以通過將虛擬機整合到盡可能少的主機上來降低能耗，然而過分整合可能會降低系統(tǒng)性能并導(dǎo)致SLA違

約[18]. 因此，最優(yōu)虛擬機整合方法應(yīng)在能耗和QoS之間取得平衡.

本文將虛擬機整合問題構(gòu)建為一個多目標(biāo)組合優(yōu)化問題，優(yōu)化目標(biāo)包括降低能耗、保證QoS要求和減少遷移次數(shù)，提出了一種基于多目標(biāo)優(yōu)化的虛擬機整合算法（Multi-objective Virtual Machine Consolidation，MOVMC）. 首先使用CPU利用率雙閾值[4]來判斷主機負(fù)載狀態(tài)，確定整合時機;然后基于ACS假設(shè)虛擬機和主機之間的映射關(guān)系是食物源，使用人工蟻群同時選擇待遷移虛擬機和目標(biāo)主機，尋找虛擬機和主機之間的最佳映射關(guān)系. 通過在CloudSim平臺上使用真實工作負(fù)載來評估所提出的方法. 實驗結(jié)果表明，該方法在減少能耗、SLA違約和虛擬機遷移方面具有明顯的優(yōu)勢.

4? ?結(jié)? ?論

本文提出了一種基于多目標(biāo)組合優(yōu)化的虛擬機整合算法，通過將虛擬機整合到合適的主機中來解決數(shù)據(jù)中心中高能耗和QoS降級的問題. 虛擬機整合問題被構(gòu)建為一個多目標(biāo)優(yōu)化問題，基于雙閾值決定觸發(fā)虛擬機整合的條件. 將虛擬機與主機之間的映射關(guān)系比作食物源，基于ACS通過多階段整合來優(yōu)化映射關(guān)系. 通過人工螞蟻的分布式搜索和協(xié)作，獲得虛擬機與主機之間的全局最優(yōu)映射關(guān)系. 使用實際工作負(fù)載對所提出方法的性能進行評估，仿真結(jié)果表明，與其他方法相比，該方法能有效降低數(shù)據(jù)中心的能耗，并保證高水平QoS.

在未來的工作中，進一步研究在整合時間決策過程中，針對不斷變化的工作負(fù)載采用自適應(yīng)閾值，做出更合理的遷移決策. 進行更多的仿真實驗來評估所提出的方法在實際工作負(fù)載中的性能.

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