三阈值能耗优化算法：云环境下虚拟机部署的节能策略

本文档深入探讨了"云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法"，由周舟和胡志刚两位学者共同研究。他们在大规模数据中心节能的背景下，提出了名为TESA（Three-threshold energy saving algorithm）的创新算法。这个算法的关键在于理解并利用能耗与处理资源利用率之间的线性关系。它旨在通过智能地迁移虚拟机（VM），将过载或负载过轻的主机上的任务分摊到负载适中的主机上，而不影响正常负载主机的运行效率。 TESA算法的核心理念是设置三个阈值，分别对应于轻度、中度和重度负载情况，以此来动态调整虚拟机的部署。当主机的负载超过某个阈值时，算法会考虑迁移虚拟机，而低于另一个阈值则保持稳定。这种方法旨在避免过度或不足的资源使用，从而节省能源，同时保持服务质量（Quality of Service, QoS）。 为了评估不同策略的效果，文中提出了四种虚拟机选择策略，并通过实验进行对比。最终，HLGP（Highest and Lowest Potential Growth Policy）被证明是最优策略，因为它在降低数据中心能耗的同时，能够保证较高的QoS。与传统的单阈值（Single Threshold, ST）和双阈值（Double Threshold, DT）算法相比，HLGP在节能减排方面表现更优。 此外，这篇论文还得到了国家自然科学基金（61272148, 60970038）和博士点基金（20120162110061）的支持，两位作者的研究背景分别是云计算和能效资源管理，他们希望通过这项工作推动绿色计算的发展。 论文的研究成果对云计算环境下的能效优化具有重要意义，不仅有助于降低运营成本，还有助于实现数据中心的可持续发展。对于数据中心运营商和相关技术从业者来说，这篇文章提供了一种实用且高效的虚拟机部署策略，以应对日益增长的数据处理需求和能源消耗问题。