云数据中心基于组的多虚拟机迁移策略

徐胜超，熊茂华，叶力洪

（广州华商学院 数据科学学院，广东 广州 511300）

虚拟机迁移是绿色节能云数据中心的构造的关键技术，可以使云数据中心的物理资源充分利用起来，提高云服务提供商的服务质量，降低企业成本，所以近年来得到了广泛的研究［1−4］.

虚拟机迁移的过程非常复杂，一类是以Cloudsim云模拟器工具包为平台及其相关研究的虚拟机迁移模型［5−11］，另外一大类是通过智能算法完成虚拟机迁移各个过程的优化，例如贪心算法［12］、粒子群优化算法［13］、萤火虫群优化算法［14］、遗传算法［15］、蚁群算法［16］和蛙跳算法［17］等.2012~2017年国内外提出的虚拟机迁移模型在迁移的时候考虑的因素固定在某个单独维度（比如宿主机的CPU的利用率、内存的大小和剩余磁盘空间）［10−12］，2018~2020年提出的虚拟机迁移模型考虑的因素呈现多维趋势（比如同时考虑宿主机的网络带宽、处理器温度情况、主频大小、磁盘空间和网络接口等），甚至也考虑软件因素（宿主机的负载情况）.同时最近三年云数据中心的能量消耗模型的设计也在不断的改进，不断地更加接近于真实的能量消耗，例如文献［2］中提到的花授粉算法的虚拟机迁移模型，文献［3］中提到的容器云的虚拟机迁移模型，文献［16］中提到的改进的蚁群算法的虚拟机迁移模型.

上述所描述的虚拟机迁移策略都取得了较好的效果，但是大部分都以单虚拟机迁移为主要研究对象.近年来也有少量的以多虚拟机迁移为对象的研究，考虑的是多……