云数据中心节能：多参数虚拟机选择算法

"面向云数据中心的节能和基于多参数的 VM 选择-研究论文" 这篇研究论文主要关注的是如何提高云数据中心的能源效率，尤其是通过虚拟机（VM）整合策略来降低电力消耗。云数据中心在全球范围内是电力消耗的重要源头，因此，寻找有效的节能方法至关重要。论文中提出了一种新的节能虚拟机选择算法，该算法综合考虑了主机系统的多个特性。 VM 整合是一种常见的云数据中心节能策略，它涉及将运行在过载主机上的 VM 迁移到负载较低的主机上，以优化资源分配并减少能源浪费。传统的 VM 整合方法可能仅基于单一参数（如 CPU 利用率）进行决策，但本研究中，作者提出的方法考虑了更多的系统特征，这可能包括内存使用、网络带宽、存储利用率以及服务质量（SLA）等因素。 通过使用 CloudSim 3.0.3 模拟器，研究人员对所提算法进行了性能评估。CloudSim 是一个广泛使用的云计算模拟工具，能够模拟复杂的云环境和工作负载。实验结果显示，提出的算法能够在维持适当的服务质量水平的同时，显著降低云数据中心的功耗。此外，该算法的表现优于现有的多种解决方案，表明其在实际应用中的潜力。 关键词包括：电力消耗、服务水平协议（SLA）、虚拟机（VM）、主机、云数据中心、VM 整合以及 VM 选择。这些关键词强调了研究的核心关注点，即在不影响服务质量的前提下，通过智能选择和迁移 VM 来降低云数据中心的能耗。 论文的发布历史表明，它经历了从提交到最终接受的审稿过程，反映了学术界对节能技术的关注和研究的严谨性。作者是来自印度 Gurukula Kangri Vishwavidalaya 大学计算机科学系的 Satveera 和 Mahendra Singh Aswal。 这篇研究论文为云数据中心的能源管理提供了一个创新的解决方案，通过多参数的 VM 选择算法，有望在保证服务质量和可用性的前提下，实现更高效的能源利用，降低运营成本，并对环境保护产生积极影响。