【技术实现步骤摘要】
一种调度方法及电子设备
本专利技术涉及网络
，尤其涉及一种调度方法及电子设备。
技术介绍
目前的虚拟机调度方法多是基于单目标进化算法计算出虚拟机和物理主机的最佳映射关系，其在处理一定范围内的虚拟机数量时有较好的效果，但是算法复杂度高，需经过进行多次迭代，且参数较多，不能快速有限地进行参数调优，在面对复杂的云计算环境鲁棒性较差。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的在于解决现有的调度方法中计算复杂度高的问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种调度方法，应用于服务器中，所述方法包括：获取与所述服务器通信连接的所有主机中的运行状态，所述运行状态包括过载状态、平衡状态和欠载状态；根据所述所有主机的运行状态确定出需要进行虚拟机迁移的迁移主机和可接收迁移的虚拟机的目的主机；计算出所述迁移主机中需迁移的虚拟机的数量；判断所述需迁移的虚拟机的数量是否大于预设值；若需迁移的虚拟机的数量大于预设值，利用多目标进化算法计算得到最优调度策略；若需迁移的虚拟机的数量不大于预设值，利用多目标最佳适应算法计算得到最优调度策略；根据所述最优调度策略控制所述需迁移的虚拟机迁移至...
【技术保护点】
1.一种调度方法，其特征在于，应用于服务器中，所述方法包括：获取与所述服务器通信连接的所有主机中的运行状态，所述运行状态包括过载状态、平衡状态和欠载状态；根据所述所有主机的运行状态确定出需要进行虚拟机迁移的迁移主机和可接收迁移的虚拟机的目的主机；计算出所述迁移主机中需迁移的虚拟机的数量；判断所述需迁移的虚拟机的数量是否大于预设值；若需迁移的虚拟机的数量大于预设值，利用多目标进化算法计算得到最优调度策略；若需迁移的虚拟机的数量不大于预设值，利用多目标最佳适应算法计算得到最优调度策略；根据所述最优调度策略控制所述需迁移的虚拟机迁移至相应的目的主机。
【技术特征摘要】
1.一种调度方法，其特征在于，应用于服务器中，所述方法包括：获取与所述服务器通信连接的所有主机中的运行状态，所述运行状态包括过载状态、平衡状态和欠载状态；根据所述所有主机的运行状态确定出需要进行虚拟机迁移的迁移主机和可接收迁移的虚拟机的目的主机；计算出所述迁移主机中需迁移的虚拟机的数量；判断所述需迁移的虚拟机的数量是否大于预设值；若需迁移的虚拟机的数量大于预设值，利用多目标进化算法计算得到最优调度策略；若需迁移的虚拟机的数量不大于预设值，利用多目标最佳适应算法计算得到最优调度策略；根据所述最优调度策略控制所述需迁移的虚拟机迁移至相应的目的主机。2.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述多目标进化算法包括第一目标函数和第二目标函数，所述多目标进化算法根据所述第一目标函数和所述第二目标函数获取所述最优调度策略，所述第一目标函数用于计算所述目的主机在进行虚拟机迁移后的能耗，所述第二目标函数用于计算进行虚拟机迁移后的负载均衡。3.根据权利要求2所述的调度方法，其特征在于，所述多目标进化算法根据所述第一目标函数和所述第二目标函数获取所述最优调度策略包括：根据第一公式计算出第一评价指标，所述第一公式为其中，F1表示所述第一评价指标，Pi由所述第一目标函数计算得到，Pi表示第i个目的主机在进行虚拟机迁移后的能耗；LoadBlance由所述第二目标函数计算得到，LoadBlance表示进行虚拟机迁移后的负载均衡，N表示活跃主机的个数，K1和K2为常数；根据所述第一评价指标的数值选择出所有虚拟机的最优调度策略。4.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述多目标最佳适应算法包括第一目标函数和第二目标函数，所述多目标最佳适应算法根据所述第一目标函数和所述第二目标函数获取所述最优调度策略，所述第一目标函数用于计算所述目的主机在进行虚拟机迁移后的能耗，所述第二目标函数用于计算进行虚拟机迁移后的负载均衡。5.根据权利要求4所述的调度方法，其特征在于，所述多目标最佳适应算法根据所述第...
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