Эффективный алгоритм консолидации виртуальных машин (ВМ) в облаке
ПРОБЛЕМА:
У нас есть N физических машин (PM), каждая с оперативной памятью R i, cpu C i и набором запланированных на данный момент виртуальных машин, каждая с требованием оперативной памяти r i и c i соответственно.
Перемещение (миграция) любой виртуальной машины с одного PM на другой сопряжено с затратами, которые зависят от ее оперативной памяти. PM без виртуальных машин выключен для экономии энергии.
Наша цель - минимизировать взвешенную сумму (N, стоимость миграции) путем миграции некоторых виртуальных машин, т. Е. Минимизировать количество работающих PM, а также не снижать уровень обслуживания из-за чрезмерных миграций.
Мой подход:
Подход Brute Force - это выбор минимально загруженного PM и попытка приспособить свои виртуальные машины к другим PM с помощью алгоритма уменьшения первой подгонки, или мы можем выбрать PM жертвы и целевые PM, основываясь на их уровне загрузки, и по возможности отключить жертву, перемещая их виртуальные машины к целям.,
Я попробовал этот жадный подход к данным Baadal (облако IIT-D), но он не дает многообещающих результатов.
Я также пытался изучить оптимизацию колоний Ant для консолидации динамических ВМ, но не смог понять очень много. Я использовал ссылки.
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
Кто-нибудь может прояснить решение или предложить какой-либо новый подход / ресурсы для повышения производительности.
Я в основном ищу алгоритмы, а не физические оптимизации, и я также знаю, что многие коммерческие организации предоставили это решение, но я просто хотел узнать больше базовых алгоритмов.
Заранее спасибо.
1 ответ
Похоже, вы ищете совместный алгоритм для размещения виртуальных машин. Вот статья: http://www.australianscience.com.au/research/google/37147.pdf.