云系统中能量感知任务的整合策略及调度方法

针对目前云系统中虚拟集群间任务调度复杂、能源消耗高和系统成本高的问题,本文提出一种分配CPU利用率和管理虚拟集群间任务的ETI方法,该方法通过限制CPU利用率低于某个特定的阈值实现资源的负载均衡和最小化能量消耗,同时考虑当任务迁移到虚拟集群时能源成本模型中的网络带宽。为了评价ETI方法的性能,将其与改进的经典Min-Min算法和虚拟机部署算法ACOSA比较,在云系统模型中进行实验验证的结果表明:ETI方法能够提高云系统工作稳定性,减少系统能量消耗,比原系统节能约18%,系统成本减少约9%。