金秋

摘要：对于虚拟化云计算平台而言，在运行过程中，是以数据作为基础，来实现虚拟化云计算平台的稳定运行。在虚拟化云计算平台运行过程中，其能源消耗的管理工作主要是要了解虚拟机和云计算的消耗，解决在这其中所存在的问题，这样才能够对其能耗进行合理管理。本文就先了解虚拟化云计算平台的内容，然后说明在虚拟化云计算平台能耗管理过程中所存在的问题，最后说明虚拟化云计算平台的能耗管理措施，为虚拟化云计算平台的使用提供相应帮助。

关键词：虚拟化;云计算;平台;能耗;管理

中图分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）08-0202-02

在互联网快速发展的背景下，云计算平台水平也在不断提升，并且将其应用于社会的各个行业，改变着人们的生活。但是，在这过程中也应该能够了解到随着虚拟化云计算平台的不断扩大，其能源消耗也在不断增加，如果没有进行有效管理，就会严重影响虚拟化云计算平台的稳定发展。所以需要对虚拟化云计算平台进行深入研究，结合虚拟化云计算平台的实际情况采取相应的解决措施。

1虛拟化云计算平台内容

1.1概念

其虚拟化的内容就是指利用计算机来将其功能虚拟化，让计算机能够具备更多功能，更好地完成不同的需求，有效地提高其资源的利用效率，也为计算机的储存模式发展提供具体思路[1]。从模式的角度上来看，云计算是一种多范围的共享，能够为与用户提供访问、应用等等相应功能，在应用云计算过程中，其主要的核心就在于虚拟化，所以就说明云计算必须在虚拟化的平台上进行工作。

1.2 特点

虚拟化云计算平台也是由原本的计算机发展而来，自身具有规模大的特点，在这其中也存在着一定的危险。在不断发展过程中，逐渐地将相应的网络技术和计算机进行联系，进而能够有效地形成多种类型的服务器，更好地完成社会对于计算机的需求。虚拟化技术作为云计算的核心，能够让用户在使用过程中不会受到空间、时间的限制，更好地为其提供相应服务[2]。

2 虚拟化云计算平台的能耗管理问题

2.1 对虚拟化管理存在难度

因为虚拟化云计算平台在运行过程中必须有大量的数据作为基础，那么在这种情况下能够对计算机硬件进行管理，并且还能够了解内部的消耗情况，但是却很难让其各个虚拟机之间实现资源共享，进而导致虚拟机不能够稳定运行，也无法对其内部的能耗进行有效管理。

2.2 驱动器故障较多

在虚拟化云计算平台运行过程中，其会出现能源消耗过大的问题，这样就会对导致虚拟化云计算平台的服务器受到影响，数据在传输过程中会浪费大量能源，而且因为用户也在不断增加，这样就使得数据中心的数据越来越多，对于相关设备的配电要求更高，会容易让驱动器发生故障，影响平台的正常运行[3]。

2.3 频率过高导致高能耗

虽然虚拟化云计算平台其具备很大的优点，能够及时地为其提供数据，而且在人们的生活、生产中都有所应用。但是，随着其规模的不断扩大，在这其中的服务器被反复使用，这样就导致数据使用的频率过高，进而其能耗也就会越高。

3 虚拟化云计算平台的能耗来源

对于虚拟化云计算平台的能耗来说，主要是在处理器和数据中心上存在能耗。因为其处理器在不断发展过程中，当前的处理器能够很好地达到相应的运行速度，但是也伴随着能源消耗的问题。虽然通过优化技术能够很好地提高其硬件的使用率，但是因为受到一些程序运行的影响，就导致其能源的消耗较大[4]。而对于数据中心而言，则是因为数据中心的规模越来越大，所以就导致如果改变服务器数量，就会产生较多能耗，而且在服务器运行过程，还会因为电量使用过多而产生较大的浪费。

4 虚拟化云计算平台的能耗管理策略

4.1 能耗管理和测量

4.1.1 虚拟化云计算平台的管理

如果想要对其虚拟化云计算平台进行有效管理，那么在这其中就应该从多个方面进行考虑[5]。第一，可以通过客户虚拟机来对其能耗进行管理，但是这种方法在应用过程中有着一定的问题，比如其虚拟机不能够占用硬件功能，所存在的相应资源是通过虚拟化后的资源，并且能够让其不同虚拟机之间实现共享。此外，在这其中还容易导致资源的性能发生改变。第二，是通过硬件的方法来对其进行能耗进行管理，但是这种方法在管理过程中会与相应的虚拟机实现共享，这样也就说明其硬件不能够指定为一个虚拟机进行管理。如果采取通过总线的方法来降低宽带，那么就无法在这其中发挥DIMM的优势[6]。此外，在这其中在磁盘上也存在问题，因为磁盘会分为几个分区，那么就可能会出现不同的客户机在同一个分区上使用。而磁盘分区如果利用时间域多路复用能耗管理，也面临着两个问题，也就是在转化资源管理过程中可以利用这种方法，也有可能会对多核平台无法使用。所以，就应该积极研究新型能耗调节技术，进而来对虚拟化云计算平台的能耗进行有效管理。

4.1.2 能耗测量步骤

对于虚拟化云计算平台的能耗测量有三个方法：第一，就是将其特殊资源和整体系统进行联系，并且在这其中能够考虑到一些利用率较低的层次，以此为基础所建立的系统就能够很好地保证能耗测量的准确。第二，就是利用轻量级监控系统来对不同时间的不同资源进行测量。第三，是利用评估的方法来了解虚拟化云计算平台的能耗情况，通过对其计算来了解能源利用率。

4.2 能耗分析和建模

对于虚拟化云计算平台能耗建模可以分为两种，分别为静态和动态。在这其中的静态主要是针对其虚拟化云计算平台系统子部件的能耗，比如其内存、CPU等，还能对其整体进行建模[7]。而动态能耗建模则是针对其虚拟化云计算平台所应用的场景进行建模，在这其中就能够分为服务器和在线两种模式。对于其平台硬件的能耗建模，主要是要保证其模型的准确。正常情况下，都是利用动态能耗模型，这样能够很好地了解其虚拟化云计算平台的能耗情况，并对其进行优化。

4.3 虚拟化云计算平台的能耗管理制度

因为虚拟化云计算平台的能耗管理方向不同，可以将其分为虚拟化层和云计算平台层两类。在这其中的虚拟化层能耗管理主要是对其管理层和虚拟机层的具体内容进行分析，而云计算平台的能源管理制度其应用范围较广，主要是从虚拟资源管理的角度来对其云计算平台能耗进行管理，在这其中可以分为两个方面。

4.3.1 VMM层能耗管理制度

在这过程中可以将其虚拟机的管理器作为一种系统来对其进行操作，以便于能够了解整个系统的实际情况，在这过程中通过利用DVFS技术来减少其部件的能源消耗[8]。此外，还可以利用应用程序来进行具体操作，进而来明确虚拟机的能源管理内容，并明确CPU的实际使用率，调整其运行状态，让其能够保持在最佳运行下。

4.3.2 能耗管理中间框架

对于这一内容而言，主要是将其应用于模块化中，并且这种方法能够对其能源进行合理划分，并记录其中内容。主要是以某系统来进行运行，其参考与主机层子系统和能源了解两个部分。

4.4 能耗管理优化算法

对于虚拟化云计算平台而言，其优化算法主要分为静态和动态两种。在这其中的静态又能够分为相关性和峰值两个类型，其相关性的算法是根据其所出现的现象，比如其中应用程序的峰值要远大于其他时候，这种算法主要还是根据其尾部边界来明确应用程序的规模，并没有将应用程序所需要的规模来作为基础，而且这种算法所考虑的则是程序之间的连续，所以就能够保证不会在同一个服务器中出现两个不同的程序，进而来对其相关性进行有效控制。

动态部署算法在这其中也能够将其分为能源最小化、历史感知等等不同的算法。其中的能源最小化在使用过程中没有注重以往的配置方法，这样就可能会因为其投入较大，而出现迁移。所以，在这其中一些研究人员就提出改进的FFD算法，将其来有效的应用于服务器中，这种算法时先利用服务器来完成相应请求，然后才能够进行相应计算。对于在这其中大于目标的利用率，其应用程序会选择规模较小的来完成迁移。先将其添加在虚拟机中，然后再对FFD进行运行。如果是新的虚拟机在分配过程中和主要是利用pMaP来进行寻找，而且还需要考虑到迁移的支出。在这样的情况下都是利用能耗最小化部署算法，来选择到最新的最小化能源来对其进行部署，了解两个部署之间所存在的不同，然后决定选择通过对以上内容的重复，直至没有能耗迁移存在。

此外，一些研究人员也研究出温度感知负载部署算法，能够对其设备冷却所产生的能耗进行控制，进而来减少成本的支出，更好地保證硬件的稳定运行。通过对两个算法内容中其资源的检测，将在这其中最好的资源进行分配，这样就能够很好地降低其中的能耗，还能够减少资源的数量，更好地达到对虚拟化云计算平台能耗管理目的。

5 结语

总而言之，随着互联网技术的不断发展，其应用的范围也在不断扩大，在这其中的虚拟化云计算平台在人们的生活中作用越来越大。虚拟化云计算平台的发展规模较大，而且有着明显的虚拟化特点。但是，在不断应用过程中，在这其中的能耗也越来越大。所以，就应该及时的加强对虚拟化云计算平台的能耗管理，更好地推动其虚拟化云计算平台的稳定发展。在发展过程中，要根据实际情况，采取科学合理的方法，并明确其中所产生的数据，对其进行分析，有效的采取相应节能措施，减少在这其中的能源消耗，更好的推动虚拟化云计算平台的稳定发展，让其有效地为社会发展所服务。

参考文献：

[1] 张瑛.虚拟化云计算平台的能耗管理[J].电子技术与软件工程，2019（5）：168.

[2] 陈续续，柴功昊.虚拟化云计算平台的能耗管理[J].信息通信，2019，32（3）：162-163.

[3] 朱佳轩.虚拟化云计算平台的能耗管理研究[J].科技风，2017（10）：65.

[4] 谢佩章.虚拟化云计算平台的能耗管理的探讨[J].中国战略新兴产业，2017（20）：92.

[5] 余斐.机电虚拟化云计算平台的能耗管理问题研究及技术应用[J].城市建设理论研究（电子版），2017（5）：212.

[6] 张皓瑜.关于虚拟化云计算平台的能耗管理[J].电子测试，2016（24）：98，100.

[7] 刘赟.虚拟化云计算平台能耗管理分析[J].电子世界，2016（17）：34.

[8] 徐梓荐.虚拟化云计算平台的能耗管理分析[J].信息化建设，2016（4）：103.

【通联编辑：光文玲】