秦启飞　王世振　袁翔　胡志刚

摘 要：随着越来越多数据中心的构建和部署，能耗问题成为研究热点。作为一种有效的节能策略，虚拟机整合受到了研究人员和业界的关注。针对传统的虚拟机放置策略的不足，利用化学反应优化算法CRO求解数据中心的虚拟机放置问题，并通过禁忌搜索算法提高CRO算法中器壁无损碰撞对解的勘探能力。仿真实验表明，相对于传统的贪婪放置策略FFD和基于ACO的放置策略，提出的CROTS算法可有效降低数据中心物理机的使用个数，进而降低了数据中心的能耗。

关键词：云计算； 数据中心； 虚拟机放置； 能耗； 化学反应优化

中图分类号：TP391 文献标识码：A

Abstract：More and more data centers are created，and energy consumption becomes the research hotspot. As a kind of effective energy saving strategy， VM consolidation is focused by researcher and industry. Due to the shortage of the traditional VM consolidation，this paper used a new metaheuristic algorithm called CRO（Chemical Reactive Optimization）to solve the VM consolidation problem in data centers and used Local Search to improve the ability of seeking the solutions. Experimental results show that this method is more excellent than other methods， which can decrease the number of servers and can reduce the energy consumption of data centers.

Key words：cloud computing； data center； VM placement； energy； CROTS

1 引 言

云计算是一种新兴的计算模式，然而，在云计算技术促进IT发展并带来巨大经济效益的同时，也消耗了大量的电能。近期分析报告显示[1]：截至2011年，世界范围内的计算中心的年均耗电量已经超过3 兆kW，且其增长呈明显的加速趋势。因此，有效控制数据中心的能耗量已经成为各国科研和应用领域的一个亟待解决的问题。在数据中心，随着虚拟机的不断创建与撤销，分布在物理资源上的虚拟机必将分散，从而导致部分服务器的使用率非常低。如何合理地确定虚拟机到服务器的映射对整体物理资源池的利用率以及能耗有着直接影响，已经成为云计算领域的研究热点。

大多研究主要将虚拟机放置问题建模为装箱问题并采用贪婪算法去寻找一个近似最优的方案，常用的贪婪算法主要有：首次适配FFD，最优适配BFD和最差适配WFD（WorstFit Decreasing）三种。……