[发明专利]一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法

权利要求书

1.一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对虚拟资源进行分配，采用基于多维向量装箱模型的启发式虚拟资源分配方法HVRAA，将待分配的虚拟机分配到物理机上运行；

步骤2、进行超载主机检测，采用多维度的主机超载检测方法MHOD对云数据中心的每台物理主机进行检测，判断物理主机是否超载，如果超载则执行步骤3，否则执行步骤5；

步骤3、进行迁移虚拟机选择，采用虚拟机选择方法选择出需要被迁移出去的虚拟机；

步骤4、进行目标主机选择，采用目标节点选择方法为每个迁移出去的虚拟机选择新的物理主机节点；

步骤5、进行虚拟资源优化，采用虚拟资源优化方法VROA，化解轻负荷主机任务，从而降低能耗。

2.根据权利要求1所述的云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法，其特征在于，步骤1中，所述的基于多维向量装箱模型的启发式虚拟资源分配方法HVRAA分配的目的是使系统中的物理机数量达到最小，即虚拟资源分配的目标函数最小，并满足CPU、内存和网络带宽的约束条件，HVRAA的分配原则为：

给定一台物理机，在提交的所有虚拟机资源中选取加权点积值WDP最大的优先分配到该物理机上，直至该物理机不再能够装入任何一台虚拟机资源；然后再启动一台新的物理机，以此类推直到所有申请的虚拟机资源均被分配到物理机上；

每台虚拟机的加权点积值WDP的计算公式为：

$WDP=\underset{i=1}{\overset{3}{\Σ}}{\mathrm{\α}}_i{I}_i^{l}r{\left(t\right)}_i$

其中，α_i表示待分配的N个虚拟机的第i维资源需求量的平均值，r(t)_i表示在时刻t物理机的第i维度资源的剩余量，表示每个物品对第i类资源的需求为

虚拟资源分配的目标函数和约束条件为：

$\begin{array}{cc}s.t.& R_{cpu}\·H_j\<{\mathrm{pm}}_j\[cpu\],\∀{\mathrm{pm}}_j\∈PM\end{array}$

$R_{mem}\·H_j\<{\mathrm{pm}}_j\[mem\],\∀{\mathrm{pm}}_j\∈PM$

$R_{bw}\·H_j\<{\mathrm{pm}}_j\[bw\],\∀{\mathrm{pm}}_j\∈PM$

其中，PMS为虚拟资源分配的目标函数，表示分配所有虚拟机需要的物理主机数，m_j表示第j台物理主机的运行情况，当存在虚拟机运行在该物理机上时，该物理机处于运行状态，则m_j＝1，否则该物理机处于休眠状态，m_j＝0，M表示云计算中心物理机的总数，PM表示云计算中心所有的物理机集合，VM表示系统各种全部虚拟机集合，R_cpu、R_mem、R_bw分别表示所有虚拟机对CPU资源、内存资源和网络带宽资源的需求向量，vm_l表示第l台虚拟机，pm_j表示第j台物理机，pm_j[cpu]、pm_j[mem]、pm_j[bw]分别表示物理机j的CPU、内存和网络带宽资源，位向量H_j＝(h_j1,h_j2,...,h_jl,...,h_jN)表示运行在物理机pm_j上的虚拟机,N表示所有待分配虚拟机的总数，如果h_jl＝1则表示虚拟机vm_l运行在物理机pm_j上，否则h_jl＝0。