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問題: それぞれ RAM R i、CPU C i
を持つN 個の物理マシン (PM)それぞれRAM 要件r ic iを持つ現在スケジュールされている VM のセットがあります 。ある PM から別の PM に VM を移動 (移行) するにはコストがかかります。そのラムr iに依存する関連付けられています。VM のない PM は、電力を節約するためにシャットダウンされます。 私たちの目標は、いくつかの VM を移行することによって (N,migration cost) の加重合計を最小限に抑えることです。つまり、稼働中の PM の数を最小限に抑え、過度の移行によってサービス レベルを低下させないようにすることです。


私のアプローチ:
ブルート フォース アプローチは、負荷が最小限の PM を選択し、最初にフィット減少アルゴリズムによってその VM を他の PM に適合させようとするか、負荷レベルに基づいて被害者の PM とターゲット PM を選択し、可能であれば被害者を移動することで被害者をシャットダウンすることができます。 VM からターゲットへ。Baadalのデータ(IIT-D クラウド)
でこの貪欲なアプローチを試しましたが

動的 VM 統合のための Ant コロニーの最適化についても調べてみましたが、あまり理解できませんでした。リンクを使用しました。
http://dumas.ccsd.cnrs.fr/docs/00/72/52/15/PDF/Esnault.pdf http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/72/38/56/PDF /RR-8032.pdf

誰かが解決策を明確にするか、パフォーマンスを向上させるための新しいアプローチ/リソースを提案してください。
私は基本的に、物理的な最適化ではなくアルゴリズムを探しています。また、多くの営利組織がこれらのソリューションを提供していることも知っていますが、基礎となるアルゴリズムについてもっと知りたいと思っていました.

前もって感謝します。

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仮想マシンのコロケーションのための共有認識アルゴリズムを探しているようです。ここに論文があります: http://www.australianscience.com.au/research/google/37147.pdf .

于 2014-05-31T12:24:05.040 に答える