基于随机Petri网的云数据中心能耗感知调度研究与(8)

发布时间:2021-06-06

M(qwmj)WEA(M) j nvj

M(qwm1)M(qwmtnp) min , , nvtnp nv1 (9) M(q)nvj,}j∈{1, 2, …, tnp},|WEA(M)|表示集合WEA(M)中的其中,min_wec min{(wmj

元素个数。

(2)tji:即时变迁,结合库所qwmj,pmi与pmj一起描述虚拟机的动态迁移策略。可实施谓词为:

M(qwmi) f(tji):(M(pmi) 0) nvi

M(qwmj).x min_ec ( i j, pci

M(qwmj).xM(qwmj).x M(qwmj).x ) Bpcpcij

M(qwmj).xM(qwmj).x min_ec min , , pcpc 1tnp (10) (11)

其中,i j,且i = j∈{1,2,…,tnp}。

随机开关gji (M)为:

MDP(M)|, i j j MDP(M) gij(M) 0,otherwise

MDP(M) j

M(qwmj).x min_ec pci (12)

M(qwmi).xM(qwmi).x M(qwmi).x i j, Bpcjpci (13)

其中,|MDP(M)|表示集合MDP(M)中的元素个数,i = j∈{1,2,…,tnp}。tij表示虚拟机从服务器PMi迁移到PMj,与tji类似就不再复述。

5 性能分析

根据上文所述,我们在这一章中将基于稳态概率,进一步分析EAMC'模型的性能和能耗。与其他建模方法相比,如马尔可夫决策过程,DSSPN可以使用Petri网工具(如SPNP)中继承的功能实现自动推导出状态的稳态概率,而不需要再使用随机数学公式进行计算[20]。如表2所示,即时仅有2台服务器的可迁移云的状态也能达到几百甚至上千个。

可达状态数

发生变迁数 283 923 569 1977 1088 3928 1594 5842

(1)在时刻t,PMj上正在运行的虚拟机个数nwvj (t)

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