摘要：随着计算机技术的飞速发展和互联网应用的不断开发，服务器资源利用率、系统能耗以及用户服务质量等问题成为了科学家们的研究重点。虚拟化技术的提出和应用在很大程度上解决了计算机资源浪费问题。通过虚拟化技术对计算机物理资源进行抽象化处理，将服务器资源集中起来以虚拟机的形式进行统一管理和调度。为了提高计算机物理资源的利用率，满足不同用户的服务要求，虚拟化技术已经被广泛应用于互联网数据中心、云计算中心以及服务器系统。在多台虚拟机共同运作时，服务器系统采用资源过量分配的方式来确保用户的服务质量，但是后果就是大量服务器资源处于闲置状态，服务器资源利用率很低。为了解决上述问题，本课题提出了基于负载相关性的虚拟机整合策略，能够在保障应用性能，确保用户服务质量的前提下，大大提高资源利用率。

课题对传统的虚拟机放置策略做了简单介绍，并指出了传统虚拟机放置策略中资源利用率较低的问题。传统虚拟机放置方法主要有两种，一种是峰值分配法，另一种是平均值分配法。也就是说在进行虚拟机资源分配时，按照负载需求的最大值或平均值来分配。一次配对虚拟机放置方法的出现，在一定程度上提高了资源利用率。一次配对放置方法也分为峰值分配法和平均值分配法两种，通过分析负载特征，研究不同负载间的互补性来配对放置虚拟机，优化资源分配。

本课题通过分析虚拟机负载的特性，提出了基于负载相关性的虚拟机整合策略。在研究虚拟机负载的过程中，由于虚拟机资源种类很多，本文选择虚拟机CPU资源利用率作为负载特征，以研究放置策略对于CPU资源的分配情况。该策略是对一次配对放置策略的升级，提出了设定饱和值的方法。在计算两台虚拟机的互补性并成功配对后，对配对后虚拟机的资源利用率进行计算并且与预设的饱和值作比较，判断资源利用率是否已饱和。如果资源利用率未饱和，则将新虚拟机继续与其它虚拟机继续配对直至资源利用率饱和。饱和值的设定控制了虚拟机迭代配对的次数，减少了虚拟机数量，形成了两台甚至多台虚拟机配对的情况，充分利用闲置资源，提高资源利用率。

本文利用MATLAB进行了一系列仿真实验。通过这些实验对几种放置策略的虚拟机CPU利用率作对比来考证多次迭代配对放置方法的高效性。最终，这些大量仿真实验的结果显示基于正交多项式回归负载预测的多次迭代配对放置策略能够在不损害用户服务质量的前提下，充分地调动闲置资源，有效提高资源利用率。

关键字：放置策略；虚拟机；负载特征；资源利用率；饱和值

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章  绪论-1

1.1 研究背景和意义-1

1.2 研究内容-2

1.3 主要工作-3

1.4 论文结构-3

第二章  相关技术-5

2.1 云计算技术-5

2.2 虚拟化技术-6

第三章  基于负载相关性的虚拟机整合策略-8

3.1 负载特征识别-8

3.2 虚拟机正交多项式回归负载预测算法-8

3.3 皮尔森相关性度量方法-10

3.4 基于负载相关性的虚拟机放置策略-13

3.4.1 一次配对虚拟机放置方法-13

3.4.2 多次迭代配对虚拟机放置方法-15

3.4.3 基于正交多项式回归负载预测的动态虚拟机放置方法-16

第四章  实验结果与分析-17

4.1 虚拟机整合策略实验结果分析-17

4.1.1 负载特征-17

4.1.2 负载相关度结果分析-18

4.1.3 一次配对与多次迭代配对实验结果对比分析-19

4.2 基于正交多项式回归预测的虚拟机动态放置仿真实验-23

4.2.1 仿真实验准备与实验目的-23

4.2.2 动态虚拟机放置仿真实验-23

4.2.3 基于正交多项式回归预测的随机负载动态放置算法-27

第五章  总结与展望-31

5.1 总结-31

5.2 未来工作展望-32

参考文献-33

致  谢-35