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    大型云計(jì)算系統(tǒng)中虛擬機(jī)的放置優(yōu)化算法

    2017-05-17 10:15:19高燕飛陳俊杰強(qiáng)彥
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年10期
    關(guān)鍵詞:虛擬機(jī)云計(jì)算

    高燕飛 陳俊杰 強(qiáng)彥

    摘 要: 為了減少骨干網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)流量,研究確定和優(yōu)化虛擬機(jī)在數(shù)據(jù)中心的放置問題。虛擬機(jī)放置問題是一個HL問題,但是它在大型的云計(jì)算系統(tǒng)中表現(xiàn)不能令人滿意。為了解決這個問題,重新建模,提出MF模型,利用可變聚合方法和添加有效不等式加強(qiáng)這個模型。通過大量的實(shí)驗(yàn)表明,在運(yùn)行時間和計(jì)算資源方面該模型是可行有效的。

    關(guān)鍵詞: 虛擬機(jī); 云計(jì)算; 放置問題; MF模型

    中圖分類號: TN911?34; TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2017)10?0013?03

    Abstract: The virtual machine placement in data center is researched and optimized to reduce the data flow in the backbone networks. The virtual machine placement can be considered as a HL (hub location) problem. It is not satisfactory in the large cloud computing system. In order to solve this problem, a new MF model is proposed in this paper, which is based on the variable aggregation method and the effective inequality. The results of a large number of experiments show that the model is feasible and effective in running time and computing resources.

    Keywords: virtual machine; cloud computing; placement problem; MF model

    在大型云計(jì)算系統(tǒng)中, 虛擬機(jī)的放置問題主要是采用正確的方法來設(shè)計(jì)和優(yōu)化在地理分布數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)的放置。本文在大規(guī)模的云計(jì)算系統(tǒng)中解決虛擬機(jī)放置問題,目的是盡量減少數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)之間的通信流量[1?3]。

    1 相關(guān)研究

    最近幾年,許多學(xué)者都從不同的角度對這個問題進(jìn)行了研究。資源配置、服務(wù)器整合和能源消耗等很多方面在文獻(xiàn)[4?6]已經(jīng)詳細(xì)研究。然而,這些研究在很大程度上忽略了網(wǎng)絡(luò)性能及其對虛擬機(jī)放置的影響,他們嘗試提高網(wǎng)絡(luò)連接的程度和使用動態(tài)路由協(xié)議來平衡傳輸工作量[7?9]。最新的一些研究發(fā)現(xiàn),通過優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的位置來減少地理分布數(shù)據(jù)中心的功耗或服務(wù)延遲[10]。

    2 模型的建立

    2.1 HL模型

    在大型的云計(jì)算系統(tǒng)中的虛擬機(jī)放置問題,可以看作是一個變種的樞紐位置問題(Hub Location Problem,HL問題),一個由虛擬機(jī)和數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)組成的圖。

    事實(shí)上,HL模型是對稱的,它有一個弱下界可以影響最優(yōu)解的質(zhì)量和程序的運(yùn)行時間。重新使用聚合的方法(Multi?commodity Flow Problem)可以解決最優(yōu)解的質(zhì)量和程序運(yùn)行時間的問題。

    2.2 MF模型

    在MF模型中,上述可以用一個圖[G=N,E]來表示。其中:N表示所有節(jié)點(diǎn)的集合;E表示圖的邊的集合。

    引入決策變量:[fihk]表示從虛擬機(jī)[i∈V]出來的循環(huán)在數(shù)據(jù)中心的流量數(shù)值;[φijh]表示從虛擬機(jī)[i∈V]出來的循環(huán)在虛擬機(jī)[j∈V]和數(shù)據(jù)中心[h∈D]之間的流量數(shù)值;[αkh]表示兩個節(jié)點(diǎn)k和h之間流量交換的數(shù)值。線性模型如下:

    式(7)是最小化不同數(shù)據(jù)中心的流量;式(8)是虛擬機(jī)的流量等于其他虛擬機(jī)之間交換的流量;式(9)、式(10)是保證流量都是由源節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的;式(11)是保證每個虛擬機(jī)只在一個數(shù)據(jù)中心運(yùn)行;式(12)是虛擬機(jī)分配到矩陣[ahi]的數(shù)據(jù)中心;式(13)是虛擬機(jī)i的流量等于i和j之間交換的流量;式(14)是i的流量等于i與其他虛擬機(jī)交換的流量;式(15)是虛擬機(jī)所占資源不超過數(shù)據(jù)中心擁有資源的數(shù)量。

    2.3 有效不等式

    有效不等式的目的是使目標(biāo)函數(shù)[fikh]的決策變量的值與增加的有效的約束條件相結(jié)合,能夠給應(yīng)用于二值變量[σik]的分支界定算法提供更好的邊界。

    命題1:對于任意的虛擬機(jī)i和數(shù)據(jù)中心k,式(16)對MF是有效的。

    3 實(shí)驗(yàn)部分

    電腦配置CPU為Intel Xeon 3, 3 GHz,RAM為8 GB,使用CPLEX來解決、評估和對比不同的模型。

    測試是在同一組實(shí)例下進(jìn)行的,輸入數(shù)據(jù)為虛擬機(jī)60臺和數(shù)據(jù)中心6個。運(yùn)行結(jié)果如圖1所示。

    如表1所示, MF是添加了有效不等式,[MFw]沒有添加,S是CPLEX給的最優(yōu)解的值,G是與下邊界的差值(越小越好),T是運(yùn)行時間。

    4 結(jié) 論

    通過實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的MF重新建模,利用可變聚合方法和添加有效不等式來加強(qiáng)這個新的模型是可行有效的。

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