黄晓冬，端木帅飞，毕 敬+，苑海涛

(1.海军航空大学，山东 烟台 264001；2.北京工业大学 信息学部软件学院，北京 100124；3.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京 100191)

0 引言

随着云计算技术的快速发展，工业界已将云计算视为提升经济发展的新途径[1-3]，云计算正在成为许多组织和数据中心的主导技术，这些组织和数据中心在很大程度上适应了私有和混合云计算模式[4]。随着基础设施即服务(Infrastructure as a Service, IaaS)和软件即服务(Software as a Service, SaaS)的不断商业化，目前云计算服务的定价多采用按需付费的定价策略[5]。与此同时，越来越多的互联网公司将基础设施和应用程序放在云端执行和访问，用户按需付费。例如，IBM、微软、谷歌和亚马逊等互联网企业已经为用户提供了不同的云服务[6]。而私有云服务提供商的目标是以最低的成本按需为用户提供服务，并保证服务质量(Quality of Service, QoS)。因此，最小化私有云服务提供商的成本是一项极具挑战的工作[7]。

在云+物联网时代，云数据中心对能源需求的日益增长使能源储备逐渐减少，能耗问题成为制约私有云提供商发展的关键[8]。云数据中心消耗能源的主要是服务器、存储设备、网络设备和冷却IT负载所需的电力设备，其在运行成本较高的同时排放出更多的二氧化碳[9]，由此引发云服务提供商的关注，尝试开发和利用新绿色能源(如太阳能和风能)成为降低云服务提供商成本的一个重要途径[10]。

混合云中应用复杂、类型多样、任务量大，每个应用通常有严格的服务延迟要求，使得私有云和公有云中的许多因素随时间不断变化[11]，如收益、电价、太阳能和风能，以及公有云虚拟机或容器的运行价格等，最小化任务的执行成本非常困难。……