【摘 要】
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云计算作为新兴的计算机技术之一,具有高可靠性、高性价比、可扩展性和按需付费等优点。在云计算不断发展的同时,云数据中心资源的高效利用与优化成为了目前的研究热点之一。如何有效降低数据中心的能耗、提高用户服务质量（Quality of Service,Qo S）是当前虚拟机部署研究中一个亟需解决的问题。为满足用户对各种应用的巨大需求,研究者们对虚拟机的运行机制进行广泛的研究,提出了许多提高性能、优化成本
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云计算作为新兴的计算机技术之一,具有高可靠性、高性价比、可扩展性和按需付费等优点。在云计算不断发展的同时,云数据中心资源的高效利用与优化成为了目前的研究热点之一。如何有效降低数据中心的能耗、提高用户服务质量（Quality of Service,Qo S）是当前虚拟机部署研究中一个亟需解决的问题。为满足用户对各种应用的巨大需求,研究者们对虚拟机的运行机制进行广泛的研究,提出了许多提高性能、优化成本以及提高资源利用率为目标的部署算法,但这些研究成果中缺乏对用户服务质量等方面问题的考虑。为进一步提升数据中心的资源利用率、降低能耗并同时提高云用户服务质量,本文提出了一种基于最小割理论的虚拟机部署策略（Virtual Machine Deployment Strategy,VMDS）。本文主要工作如下:（1）通过虚拟机与虚拟机之间不同资源请求的相似性构建虚拟机簇,当物理主机的资源不能满足虚拟机簇的资源需求时,利用图论中“最小割”算法切割虚拟机簇,形成虚拟机子簇,再根据能效将虚拟机子簇分别部署到相应的物理机上。（2）给出了云数据中心能效的形式化定义,该定义综合考虑能耗因素以及SLA违约率因素,全面考虑了基于多目标的优化方案,有效提高了虚拟机部署效率。在云计算仿真平台C1oud Sim上进行对比实验,将本文提出的基于最小割理论的虚拟机簇部署策略与基于虚拟机集群部署算法、自适应三阈值能量感知算法以及最小化SLA违约率和功耗算法进行对比。实验结果表明:与其它算法相比,本文提出的算法能有效提高数据中心的能效且保持低的SLA违约率。
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