[发明专利]一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法

说明书

本发明公开一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法，接收到新建虚拟机的请求后，收集云平台中所有物理机剩余资源信息，根据物理机剩余资源情况，对物理机进行分类；综合考虑CPU和内存两种资源维度，以减少资源碎片与活动物理机数量为目标，然后将连续的人工蜂群算法离散化以便于求解虚拟机放置问题；向人工蜂群算法中传入物理机和待放置虚拟机；放置过程中，雇佣蜂根据物理机资源平衡度大小更新蜜源，侦察蜂随机寻找新蜜源。本发明针对云平台的资源碎片作优化，进行虚拟机放置，减少了云平台中的资源碎片，在保证低功耗的前提下提高了云平台资源使用率。

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，具体涉及一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法。

背景技术

2018年底，我国拥有的数据中心机架数量大幅上升，各类规模的数据中心机架约226.2万架，2020年全年，我国全社会发电量的2.7％用于数据中心，由于数据中心的投产数量还在稳步增加，数据中心的用电量还会进一步增加。数据中心包含的所有物理机能耗占比数据中心硬件设备总能耗的80％，就单个物理机而言，处于开机状态而无负载或负载极低的物理机功耗能够达到物理机峰值能耗的60～70％，数据中心的物理机能耗能够通过关闭低载和空闲物理机得到改善。除此之外，大量的资源碎片也是造成数据中心能效较低的重要原因，资源碎片产生的重要原因是虚拟机请求资源类型与物理机资源类型匹配度低，体现在虚拟机放置后物理机内部资源的不平衡，在虚拟机放置过程中，减少物理机内部资源的不平衡能够减少资源碎片数量，从而提升资源使用效率，减少能耗浪费。

很多文献研究了如何通过虚拟机放置方法提升数据中心资源使用效率，但存在以下不足：未将减少物理机的资源碎片作为优化目标，难以提升物理机的资源使用效率，造成能耗浪费。近年来中小型数据中心数量不断增长，迫切需要一种针对数据中心云平台资源碎片优化的虚拟机放置方法，以减少资源碎片，提升数据中心资源使用效率并降低能耗。

发明内容

本发明提供一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法，其能够减少物理机资源碎片，提升数据中心资源使用效率，降低数据中心能耗。

为解决上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于人工蜂群算法的虚拟机放置方法，包括步骤如下：

步骤1、当云平台接收到虚拟机放置请求后，先收集云平台中所有物理机的剩余资源信息，再将物理机的剩余资源满足虚拟机放置请求中至少一个待放置虚拟机的请求资源的物理机作为筛选出的物理机，后将筛选出的物理机划分为活动物理机和空闲物理机；其中物理机的剩余资源包括剩余CPU资源信息和剩余RAM资源信息，待放置虚拟机的请求资源包括请求CPU资源信息和请求RAM资源信息；

步骤2、将所有虚拟机放置请求中所有待放置虚拟机和步骤1筛选出的所有物理机传入人工蜂群算法，先设定人工蜂群算法的参数，再在蜜源列表中随机生成预设数量的蜜源，其中每个蜜源对应虚拟机放置请求中所有虚拟机的一个放置方案，后将当前蜜源列表中目标函数值最大的蜜源作为当前最佳蜜源；

步骤3、首先，雇佣蜂以预设的蜜蜂角色转变概率转变为跟随蜂或侦查蜂；接着，未做角色转变的雇佣蜂在其当前依附蜜源附近以贪婪策略搜索新的蜜源：当新的蜜源的目标函数值大于当前最佳蜜源的目标函数值时，则先将雇佣蜂当前依附蜜源的被丢弃次数加1，再让雇佣蜂依附到新的蜜源上，更新雇佣蜂当前依附蜜源，后将新的蜜源加入到蜜源列表中；否则，放弃该新的蜜源；最后，将当前蜜源列表中目标函数值最大的蜜源作为当前最佳蜜源；

步骤4、首先，雇佣蜂分享蜜源信息给跟随蜂；接着，每个跟随蜂先根据密源的被选择概率以轮盘赌算法选择蜜源进行跟随，其中密源的被选择概率越大，跟随蜂概率越大；最后，跟随蜂再以预设的蜜蜂角色转变概率转变为雇佣蜂；