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基于OpenStack的云数据中心虚拟机能耗优化调度方法研究的中期报告
基于OpenStack的云数据中心虚拟机能耗优化调度方法研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着互联网的发展和普及，云计算已经成为当前和未来信息技术发展的主要趋势之一。云数据中心的建设和运营对于提高信息技术的效能、降低成本、提高服务质量等方面至关重要。虚拟机作为云计算的核心技术之一，对于云数据中心的能效管理起着重要的作用。为了在保证服务质量的前提下，尽可能地降低能耗，许多学者都研究过虚拟机的能耗优化调度方法。
当前，OpenStack已经成为云数据中心的主流开源软件，很多企业和机构已经采用OpenStack搭建自己的云计算平台，对于开发高效、可靠的虚拟机能耗优化调度算法，OpenStack有着广泛的应用需求和实践价值。
因此，本研究的意义在于针对OpenStack平台虚拟机的能耗优化调度算法展开研究，为云数据中心的能效管理和节能降耗做出贡献。
二、研究内容
本研究的主要内容包括：
1.分析和总结当前虚拟机能耗优化调度算法的特点和不足，为后续算法设计提供指导和参考。
2.研究并实现基于OpenStack平台的虚拟机能耗数据收集和分析方法，包括虚拟机能耗采样、能耗计算、能耗数据传输和存储等。
3.提出一种针对OpenStack虚拟机能耗优化调度算法，该算法可以根据不同的工作负载和虚拟机类型实时调整虚拟机的分配策略和能耗模式，以最小化虚拟机的能耗，并保证虚拟机的性能和稳定性。
4.实验和测试，并对所提出的算法进行评估，以验证其有效性和实用性。
三、研究进展
目前，本研究的主要进展包括以下方面：
1.对当前相关虚拟机能耗优化调度算法进行了深入的分析和总结，包括动态迁移、离线调度、在线调度、负载预测等方法，以及它们的优缺点和适用范围。
2.研究并实现了基于OpenStack平台的虚拟机能耗数据收集和分析方法，成功地对5台虚拟机进行了能耗采样和数据分析，并实现了数据传输和存储。
3.提出了一种基于虚拟机能耗历史数据和工作负载预测的调度算法，利用虚拟机的资源利用率、能耗模型和代价函数等指标，可以在保证虚拟机性能和可靠性的前提下，动态调整虚拟机的分配策略和能耗模式，最小化虚拟机的能耗。
四、下一步计划
接下来，本研究的工作将主要集中在以下三个方面：
1.进一步完善虚拟机能耗历史数据和工作负载预测模型，建立更加精细的能耗代价函数，提高调度算法的准确性和灵活性。
2.在实验平台中对调度算法进行测试和评估，主要包括虚拟机能耗、性能、稳定性等多个方面，并对比和分析其他相关算法的性能和效果。
3.针对调度算法在实际应用中的场景、资源、规模等多个方面，对算法进行优化和拓展，并考虑如何与网络、存储、安全等其他系统进行集成和优化。
总之，本研究着眼于通过分析和研究，提出一种针对OpenStack平台的虚拟机能耗优化调度算法，以提高云数据中心的能效和服务质量，为云计算技术的发展做出贡献。