基于DVFS感知与虚拟机动态合并的云数据中心能效优化策略

本文研究的标题是《论文研究-基于DVFS感知与虚拟机动态合并的云数据中心能效策略》，主要针对的是云计算背景下云数据中心如何平衡能源消耗和性能优化的问题。研究者提出了一种创新的能效优化策略，旨在解决数据中心在资源分配过程中面临的能耗与性能之间的矛盾。 首先，策略的核心是采用了新的动态可变频率缩放（DVFS）管理算法，称为DVFS-perf。DVFS是一种硬件级别的节能技术，它通过调整处理器的工作频率来动态地调整系统性能和功耗。DVFS-perf算法设计的目标是在维持系统性能稳定的同时，有效地降低数据中心的功耗，实现了节能与性能的双赢。 其次，为了进一步优化能效并保证服务质量（QoS），研究引入了频率感知的虚拟机部署合并算法。该算法利用频率感知技术，能够实时监控和适应虚拟机的运行状态，合理地将虚拟机部署到最适合其频率需求的物理资源上，从而在实现DVFS最优配置的同时，最大限度地减少整体能耗，同时确保虚拟机运行的QoS不受影响。 研究者通过构建基于真实云负载数据的仿真环境，对提出的策略进行了深入的性能分析。实验结果显示，在动态负载条件下，新策略能够在不降低QoS标准和不违反服务级别协议（SLA）的前提下，有效地减少了虚拟机迁移次数，并显著降低了数据中心的整体能耗。这意味着，这种能效优化策略能够实现能耗与性能的更佳平衡，对于提高云数据中心的能源效率具有实际意义。 这项研究结合了DVFS技术和虚拟机动态合并策略，为云数据中心的能效管理提供了一种创新方法，有助于提升数据中心的能源利用率，同时保证了服务质量和系统的稳定性。这在当前追求绿色IT和可持续发展的趋势下，具有重要的理论价值和实践应用前景。