收稿日期：２０１５１２１７；修回日期：２０１６０２０４ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１０６３０１２，６１３６３００３）；国家科技支撑计划资助
项目（２０１５ＢＡＨ５５Ｆ０２）；广西自然科学基金资助项目（２０１２ＧＸＮＳＦＡＡ０５３２２２）；广西高校优秀人才计划资助项目（［２０１１］４０）
作者简介：李湘（１９８９），女，广西贺州人，硕士，主要研究方向为云计算、软件工程；陈宁江（１９７５），男（通信作者），广西南宁人，教授，博士，主
要研究方向为网络分布式计算、软件工程、云计算（ｃｈｎｊ＠ｇｘｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）；黄汝维（１９７８），女，副教授，博士，主要研究方向为云计算、云安全、同态加
密技术；贾炅昊（１９８９），男，山西长治人，硕士，主要研究方向为云计算、软件工程；闫承鑫（１９９０），男，河南开封人，硕士研究生，主要研究方向为
云计算、软件工程．
一种能耗—性能协调优化的虚拟机重放置策略
李 湘，陈宁江
，黄汝维，贾炅昊，闫承鑫
（广西大学 计算机与电子信息学院，南宁 ５３０００４）
摘 要：在云计算环境中虚拟机重放置方法方面，现有多数算法通常聚焦单一目标的优化，而聚焦一个单一目
标通常会牺牲其他目标来达到最优效果，因此有必要考虑多目标权衡的虚拟机重放置方法。以降低能耗和保证
虚拟机的服务质量为目标，提出一种能耗—性能协调的虚拟机重放置优化算法，即能耗—性能优化配合降序最
佳适应算法（
ｅｎｅｒｇｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｗａｒｅｎｅｓｓｂｅｓｔｆｉｔｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｎｇ，ＥＰＡＲ），把资源使用率转换
为能耗，同时权衡了能耗和性能之间的关系。该算法在选择重放置虚拟机时使用自回归模型预测下一时间段的
性能，有效避免了不必要的迁移。通过原型验证，
ＥＰＡＲ算法能够在确保虚拟机服务的情况下，有效降低宿主机
的能耗，避免不必要的虚拟机的迁移。
关键词：能耗；性能感知；虚拟机重放置；自回归模型
中图分类号：ＴＰ３０２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１３６９５（２０１６）１１３３２４０５
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１６．１１．０２８
Ｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｗｉｔｈ
ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｅｎｅｒｇｙａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ＬｉＸｉａｎｇ，ＣｈｅｎＮｉｎｇｊｉａｎｇ
，ＨｕａｎｇＲｕｗｅｉ，ＪｉａＪｉｏｎｇｈａｏ，ＹａｎＣｈｅｎｇｘｉｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ＆ＥｌｅｃｔｒｏｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｎｉｎｇ５３０００４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｏｓｔｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｕｓｕａｌｌｙｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅｇｏａｌｉｎｃｌｏｕｄ
ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｕｓｕａｌｌｙｓａｃｒｉｆｉｃｅｄｏｔｈｅｒｇｏａｌｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｅｆｆｅｃｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｖｉｒｔｕａｌｍａ
ｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｗｉｔｈｍｕｌｔｉｇｏａｌｔｒａｄｅｏｆｆ．Ｔｏｄｅｃｒｅａｓｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｇｕａｒａｎｔｅｅｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｖｉｒ
ｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｓ
，ｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｎｇｂｅｔｗｅｅｎｅｎｅｒｇｙａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ，
ｃａｌｌｅｄＥＰＡＲ（ｅｎｅｒｇｙｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｗａｒｅｎｅｓｓｂｅｓｔｆｉｔｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｎｇ），ｉｎｗｈｉｃｈｒｅｓｏｕｒｃｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｗａｓ
ｃｏｎｖｅｒｔｅｄｉｎｔｏｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅｗａｓａｔｒａｄｅｏｆｆｂｅｔｗｅｅｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．
Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｖｏｉｄｅｄｔｈｅｕｎｎｅｃｅｓｓａｒｙｍｉｇｒａｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇａｎａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｍｏｄｅｌｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅ
ｎｅｘｔｐｅｒｉｏｄｏｆｔｉｍｅ．Ｔｈｅｐｒｏｔｏｔｙｐｅｖｅｒｉｆｉｅｓｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｂｌｅｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｓ，ａｓ
ｗｅｌｌａｓｔｏｒｅｄｕｃｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｎｄａｖｏｉｄｕｎｎｅｃｅｓｓａｒｙｖｃｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｍｉｇｒａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｎｅｒｇｙ；ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｗａｒｅｎｅｓｓ；ｖｉｒｔｕａｌｍａｃｈｉｎｅｒｅｌｏｃａｔｉｏｎ；ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅｍｏｄｅｌ
!
引言
随着云计算的发展，虚拟化技术作为云架构的典型特征得
到了快速发展。在云计算实际应用中，根据亚马逊的研究，在
数据中心的能量花费占总花费的
４２％
［１］
。云服务提供商需要
致力于降低能源消耗以减少高额的操作费用
［２］
，精确控制服
务器能耗
［３］
。在虚拟化数据中心，虚拟机整合 ／重放置是重要
的节能手段。虚拟机重放置是根据一定的指标（如虚拟机资
源使用）对虚拟机所放置的位置进行动态调整，以达到资源使
用率更加合理化或用户体验更好或节能等目的。目前，部分云
服务提供商在自己的产品中不同程度地提供了能源管理策略。
ＶＭｗａｒｅ提供一个虚拟化能耗管理平台 ＤＰＭ（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｐｏｗｅｒ
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ），在检测一定时间范围内的 ＣＰＵ和内存使用率的
基础上，当服务器使用率超出了目标范围时，通过调整服务器
开启和关闭动作，以达到资源最大化和管理能耗的目的。类似
的还有
ＷｉｎｄｏｗｓＡｚｕｒｅ的功能组件 ＰＲＯ（ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｒｅ
ｓｏｕｒｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
）。但是，这些技术重点关注降低利用资源
量来节 约 电 量 而 不 考 虑 是 否 违 背
ＳＬＡ（ｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌａｇｒｅｅ
ｍｅｎｔ）。为提供给云服务用户满意的服务质量，需要对数据中
心的能耗和性能进行权衡。另外，在关闭服务器前，为了不影
响所在服务器的虚拟机正常运行，需要对这些虚拟机进行重放
置，把虚拟机合理地调整到其他服务器中。在重放置过程中，
有的工作以资源使用率作为目标，有以利益为驱动，也有以能
耗为目标。在以能耗为目的的放置方法
［４，５］
中，往往是最大限
度地降低能耗，而没有把虚拟机的按需提供服务质量作为重
点。在一些实际的应用场景，在虚拟机重放置过程中，做好降
低能耗的同时，还需要考虑如何保证良好的用户体验，以此作
第 ３３卷第 １１期
２０１６年 １１月
计 算 机 应 用 研 究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１１
Ｎｏｖ．２０１６
资源评论
