云计算自适应虚拟机部署策略：节能与SLA优化

该篇论文研究了"高效能云计算虚拟机优化部署策略"，主要针对云计算应用中负载需求的动态特性。随着云计算的兴起，传统的计算模式被订阅式计算模式取代，大规模云数据中心的建设带来了能耗问题，显著增加了运营成本。为了应对这一挑战，论文提出了一个自适应的虚拟机优化部署策略。 首先，策略的核心是利用基于强局部加权回归的热点发现机制。这个机制通过分析负载历史数据，实时识别出资源占用率较高的"热点"区域，有效地预测未来的负载趋势。当预测到某个主机可能即将超载时，算法会启动，决定是否及何时进行迁移操作。 接着，文章介绍了两种迁移策略：迁移周期最优算法(MPM)和迁移量最少算法(MNM)，它们在选择需要从超载主机迁移到其他空闲或低负载主机的虚拟机时起作用。MPM算法旨在最小化整体的迁移次数，而MNM则关注于减少迁移过程中虚拟机的数量，以减小对系统稳定性的影响。 为了进一步优化部署，文中还提出了基于功耗感知的PBFDH算法。该算法考虑了迁移操作对能耗的影响，通过智能选择迁移目标和迁移时间，实现节能减排的同时，保持服务质量水平(SLA)。在实际应用中，算法不仅降低了数据中心的能耗，还显著降低了SLA违例率，从而提高了资源利用率和云服务的经济性。 实验结果显示，该优化策略对于动态变化的云计算环境具有很高的适用性和有效性，为云计算数据中心的能效管理和成本控制提供了新的解决方案。这项研究对于推动绿色云计算的发展和降低云计算服务商的运营成本具有重要意义。