【技术实现步骤摘要】
利用气流组织分布方式进行数据中心虚拟机放置与调度的方法
本专利技术涉及数据中心资源调度优化
，具体涉及一种利用气流组织分布方式进行数据中心虚拟机放置与调度的方法。
技术介绍
云计算通过对大量计算资源的虚拟聚合和共享，实现按需向用户提供各种各样的计算服务，因此能够满足日益增长的大数据处理需求。为了进一步提高云计算系统对大数据的管理和处理能力，如何合理、高效地调度云计算的资源从而实现向用户弹性地提供计算服务是提高云计算系统性能的关键。在云计算环境中，由于云计算资源的数量庞大、数据中心虚拟机所承担的计算服务量也相当巨大。在应用云资源处理大数据计算任务时，不同的虚拟机放置及调度方式会带来不同的能耗。在现有的虚拟机调度模型中，可以依据虚拟机的物理资源优化(如CPU、内存、网络优化)进行调度。然而在实际应用中，这类忽略了气流组织特性的调度往往会给制冷系统带来巨大的开销及能耗。因此如何能够在虚拟机调度过程中考虑虚拟机资源和气流组织的特性，从而进一步提高虚拟机分配及调度的效率和对能耗的优化，对虚拟机调度方法提出了新的挑...
【技术保护点】
1.一种利用气流组织分布方式进行数据中心虚拟机放置与调度的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/nS1、建立数据中心气流组织模型：结合数据中心气流组织分布方式及数据中心机架排列特点及各机架上服务器数量对数据中心服务器进行建模，输出数据中心气流组织模型，过程如下：/nS101、确定每个服务器所能支持的最大虚拟机数量m，数据中心服务器总数为n，假设总任务需要的虚拟机数量为C
【技术特征摘要】
1.一种利用气流组织分布方式进行数据中心虚拟机放置与调度的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、建立数据中心气流组织模型：结合数据中心气流组织分布方式及数据中心机架排列特点及各机架上服务器数量对数据中心服务器进行建模，输出数据中心气流组织模型，过程如下：
S101、确定每个服务器所能支持的最大虚拟机数量m，数据中心服务器总数为n，假设总任务需要的虚拟机数量为Ctot，分配在每个服务器i上的虚拟机数量为ci，则如下限制条件应被满足：且ci≤m；
S102、将虚拟机放置及调度方案用向量表示，表示服务器的基本能耗，表示放置m台虚拟机后服务器的当前能耗，服务器需要的入口温度为tnode，D为考虑热循环的数据中心节点热矩阵，由如下公式计算：
D＝[(K-ATK)-1-K-1]，
其中AT表示交叉干扰系数矩阵A的转置矩阵，A矩阵由实际数据中心基本功耗节点出口温度及制冷系统供应温度Tsup依据公式
推导得出；其中K为热力学常数值，K＝ρfiCp，Cp表示气流的比热容，ρ表示气流密度，fi表示节点i的气流流速，则制冷系统实时输出温度tsup可由如下公式计算：
S2、对模型进行求解：运用模拟退火算法对目标函数maximizetsup求最优解，使制冷系统输出温度tsup在满足服务器入口温度阈值的前提下调高，以达到节能的目的。
2.根据权利要求1所述的利用气流组织分布方式进行数据中心虚拟机放置与调度的方法，其特征在于，所述的步骤S2中，对模型进行求解的过程如下：
S201、初始化模拟退火算法的初始温度T0、终止温度Tend和队列大小参数L，并生成首次初始解，初始解中每个个体的编码方式为K(k1,k2,…,ki…,kn)
其中，ki表示将工作流的虚拟机匹配到相应的服务器节点Nodei执行；
S202、运用选择交叉法则产生新解，即交叉变换K中的元素；
S203、对以上交叉、变异操作所得到的新一代种群的每个个体，按照Metropolis准则进行筛选，即接受新解的概率P为：
即若df＜0，以概率1接受新解；反之若df≥0，以概率接受新解；
S204、如果当前模拟退火温度T超出初始化设定的终止温度Tend则结束迭代，否则返回步骤S202继续执行。
3.根据权利要求1所述的利用气流组织分布方式进行数...
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