基于负载预测的动态虚拟机整合算法

提出了一种基于负载预测的动态虚拟机整合算法,其利用虚拟化技术解决云数据中心负载均衡问题,在降低计算节点能耗的同时满足服务水平协议.该方法将虚拟机整合划分为4个关键步骤(即主机低负荷检测、主机超负荷检测、虚拟机选择和虚拟机放置)并给出相应解决策略.仿真试验结果表明,与目前静态虚拟机管理方法相比,该算法的复杂度较低、易于实现、适用性强,能够有效降低云计算数据中心的能耗.     

移动云环境下多DAG节能调度算法

移动云环境下多DAG节能调度MEO与MES算法主要是基于智能手机能耗模型,通过充分合理地利用集群任务间的松弛时间,在执行任务许可的情况下,通过任务合并的方式尽可能减少服务器的使用数目并降低传输能耗,最终实现总能量的节约与开销。特别是随着任务数的增多,MEO算法与MES算法更能突显节能的效果,其最高节能效果可达20%以上,节能优势最明显。     

基于开源软件的云监控平台设计与实现

最近几年，基于云计算的互联网服务迅速增长，数据中心的基础设施和应用资源不断增加。需要及时、高效的监控和管理资源的可用性，保证云服务的可靠性。通过对云监控的内容和特性的研究，提出一种管理云计算资源的云监控系统架构，重点对分布式架构、逻辑处理模块和云监控接口进行设计，实例中完成对私有云中物理主机、虚拟机、应用服务的批量监控,实现数据的存储和展示。     

虚拟机在线迁移技术综述

介绍了云计算中虚拟机的在线迁移技术,说明了什么是虚拟机的在线迁移,并通过目前流行虚拟软件VMware中VMotion的迁移过程,阐述了虚拟机在线迁移过程中所完成的任务、注意事项和需要考虑的种种因素。     

结合 Backfilling和空闲资源调度的云工作流调度方法

针对云计算中工作流的科学调度问题,提出了一种快速且有效的调度方案.首先,根据计算速度将所有的资源节点以降序方式排列;然后,调度程序通过深度优先搜索,检查任务之间的依赖关系,并根据截止期限对待执行任务进行加权排序;接着,计算每个待执行任务所使用的资源的时隙.如果当前可用资源不能满足当前任务,则采用Backfilling策略,对该任务所需资源进行预留,并跳到下一个任务执行.如果当前资源满足当前任务,则执行提出的空闲资源调度(IRS)策略,尽量安排空闲资源来执行该任务.仿真结果表明:与当前云工作流调度技术相比,本文调度策略具有更低的任务完成时间与任务执行延迟,以及更高的资源利用率.     

改进遗传算法在云任务调度中的应用研究

云计算环境下的任务调度问题是当前研究的热点问题,而遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是解决任务调度问题的重要智能算法之一。文章针对基于吞噬机制改进遗传算法(Phagocytosis Improved Genetic Algorithm,PIGA)在云任务数量较大的情况下,应用吞噬机制解决任务调度问题时易出现大量云任务集中于一台或者几台虚拟机,使得算法收敛于局部最优解的问题展开研究,并以最短云任务执行时间为目标,在IGA(Improved Genetic Algorithm)调度的基础上,改进吞噬机制,将"吞噬细胞"、"普通细胞"、"病原体细胞"的概念引入到该算法中,提出增强型吞噬遗传算法(Enhanced Phagocytosis Genetic Algorithm,EPGA),探寻更快的云任务执行时间。仿真实验表明,与GA、IGA、PIGA相比,所提算法明显改善了云任务的完成时间,并且在云任务数量较大的情况下,EPGA较PIGA更能探寻到最优解。     

绿色节能机房的设计与实现探讨

分析了数据中心机房主要耗能构成,得出要打造绿色节能机房必须降低机房的能源消耗大户空调和IT设备的能源消耗。在扬州市政府数据中心设计和实施建设过程中,针对机房制冷排热和IT设备选型部署,采取了多种绿色节能措施和手段。在降低机房制冷能耗方面,提出采用精确送风的封闭热通道技术将机房内冷、热气流分离,使热空气不在机房停留。同时,在空调外机加装雾化喷淋技术来降低空调能源消耗。在服务器选型及部署上,采用高性能、低功耗的服务器并运用虚拟化和云计算技术打造了一个绿色节能的数据中心机房。     

数据中心节能技术应用

数据中心是一个能量密集,高耗能的机房,随着数据中心的发展,降低数据中心能耗变得日益重要。重点介绍降低数据中心能耗的节能技术和措施,探索在数据中心运营过程中,降低能耗,节能减排的具体方法。     

基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究

任务调度是云计算系统可靠运行的关键,云计算环境中要处理的任务量巨大,考虑到云计算任务调度和QoS的优化问题,提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想,并结合随迭代次数变化的变异指数,保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力,避免出现“早熟”,同时将爬山算法引入粒子群算法,改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力,是一种有效的云计算任务调度算法。     

人工鱼群优化在云计算环境中任务调度算法

针对云计算的编程模型框架,提出基于郭涛思想的人工鱼群算法,通过该算法不但能找到总任务完成时间较短的调度结果,而且该调度结果的任务平均完成时间也较短。通过仿真实验将该算法与基本的人工鱼群优化算法进行比较,结果表明,该算法优于基本的人工鱼群优化算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

管道企业节能降耗虚拟化管控模式

随着管道企业信息化建设的不断深入,系统整合、资源优化等工作迫在眉睫,绿色、节能是能源企业构建新一代数据中心不可或缺的要素。虚拟化技术是云计算（私有云）的基础,因具有降低能耗、节约成本、优化整合资源、提高资源利用率、简化管理等诸多优势,在管道企业节能降耗管控中具有广阔的发展空间。基于虚拟化技术的管控新模式,打破了传统的采购大量服务器、占用机房大量空间、服务器资源得不到充分利用的格局,在管道企业节能降耗、降低成本、提高效率、提高响应速度、降低风险、保护数据、降低污染等方面发挥了积极的作用,成就了现代化的绿色数据中心,促进了管道信息化水平的提高。     

面向云计算的虚拟机动态迁移技术研究

以虚拟机动态迁移关键技术的优化作为研究的主要目标，对现有的虚拟机动态迁移框架进行解析,改进动态迁移机制和迁移算法，提出预测概率算法和内存压缩算法。通过实验与比较分析，证明该改进框架和算法在虚拟机动态迁移上减少了数据传输量，缩短宕机时间，提高了虚拟机动态迁移性能。     

基于云计算的虚拟化平台性能研究

云计算是一种基于Intemet的新兴应用计算机技术。其愿景是以互联网为中心,提供可靠安全的数据存储、方便快捷的互联网服务和强大的计算能力。在这个特殊的云计算环境下,如何创造基于云计算的虚拟化平台,将是云计算面临的一大问题。从云计算的特征及目前存在的问题出发,分析云计算在虚拟化平台的应用情况。     

种植屋面关键参数对节能效果的影响

采用EnergyPlus能耗模拟软件对不同气候区代表城市的办公建筑的种植屋面进行全年逐时能耗模拟,以分析研究种植屋面的节能率以及关键参数对能耗的影响规律。结果表明:对比在不同参数情况下种植屋面与普通屋面的能耗情况,发现北京、重庆和广州的种植屋面全年能耗最大节能率分别为8.66%、14.05%和10.48%。通过分析土壤厚度、植物高度和叶面积指数(LAI)对种植屋面能耗影响的规律,发现低的土壤厚度和高的植物高度均有利于降低供冷能耗,高的土壤厚度和低的植物高度均有利于降低供热能耗。     

居民电能消费调查分析——以乌鲁木齐市米东区为例

以乌鲁木齐市米东区为例，对居民家用电器的种类、性质进行了分析，根据居民家用电器使用的相关数据，探讨了居民电能消费特点。由此总结出，居民家庭节能潜力较大。居民节能意识调查分析表明，城市居民节能意识普遍不强，需相关部门加以引导。