[发明专利]云数据中心以能效为目标的虚拟机部署算法及系统

权利要求书

1.一种云数据中心以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，包括以下步骤：

分别获取各个服务器的自适应分类阈值及各个服务器的实时资源利用率；

分别将各个服务器的实时资源利用率与其对应的自适应阈值进行比较，确定各个服务器的实时动态类别；其中，动态类别包括负载过重、负载中等、正常负载、负载较轻、负载过轻五类；

通过将负载过重服务器上的虚拟机迁移至正常负载且具有最高能效的服务器上以降低其违约率和减少服务器的迁移频率，提高云计算中心的稳定性，同时将负载过轻的服务器上的虚拟机迁移至负载较轻且具有最高能效的服务器上，关闭负载过轻的服务器，以提高负载较轻服务器的资源利用率，实现同时降低云数据中心的能源消耗和违约率。

2.根据权利要求1所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，所述自适应阈值包括高阈值、中阈值、正常阈值以及低阈值，其中，高阈值中阈值正常阈值低阈值；分别获取各个服务器的自适应分类阈值，具体包括以下步骤：

对于任意一台服务器，均执行以下步骤：

对所述服务器连续一段时间的资源利用率进行聚类，得到K个类簇；

分别计算所述服务器的各个类簇的MAD值，构建由所述服务器的各个类簇的MAD值组成的MAD值集；

计算所述MAD值集的四分位距IQR；

基于所述四分位距IQR，分别计算所述服务器的自适应分类阈值。

3.根据权利要求2所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，计算所述MAD值集的四分位距IQR，具体包括以下步骤：

对所述MAD值集中的MAD值按从小至大进行排序并分成四等份，从小至大处于三个分割点位置的MAD值分别为所述MAD值集的第一四分位数Q₁、第二四分位数Q₂以及第三四分位数Q₃；

计算第三四分位数Q₃与第一四分位数Q₁的差值，得到所述MAD值集的四分位距IQR：

IQR＝Q₃-Q₁。

4.根据权利要求2所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，基于所述服务器的四分位距IQR，分别计算所述服务器的自适应分类阈值，通过以下公式计算得到：

T_H＝(1-c×IQR),

T_M＝a₁(1-c×IQR),

T_N＝a₂(1-c×IQR),

T_L＝a₃(1-c×IQR),

其中，T_H为高阈值、T_M为中阈值、T_N为正常阈值、T_L为低阈值,a₁，a₂以及a₃分别为经验参数，其值可以通过经验值设定，其中，0＜a₁＜a₂＜a₃＜1，c为安全系数，根据经验设定。