在云环境中优化计划虚拟机请求的放置：禁忌搜索方法

该文档主要探讨了虚拟机放置问题（VMPP），特别是在云计算环境中的资源优化和能效提升。文中介绍了不同的算法和方法，以解决VMPP的复杂性和多目标优化需求。

1. 引言与背景

文档首先介绍了VMPP的背景，强调其在云计算中的重要性。VMPP涉及将虚拟机（VM）合理分配到物理机（PM）上，以优化资源利用、降低能耗和提高系统性能。文中指出，VMPP的挑战在于其复杂性和多变的工作负载需求。

2. 目标与工作负载模型

文档明确了VMPP的几个关键目标：

• 资源利用最大化：通过优化VM的放置，提高PM的资源使用效率。
• 能效提升：减少能耗，特别是在数据中心的规模化应用中。
• 服务质量保证：确保VM的性能和用户满意度。
• 负载均衡：均匀分配工作负载，防止资源瓶颈。
• 成本最小化：优化资源分配以降低资本和运营支出。
• 容错性和可靠性：增强系统的鲁棒性，确保服务不中断。

文中讨论了几种工作负载模型，包括静态请求模型、动态请求模型、概率工作负载和多层请求模型。这些模型帮助理解资源需求模式，并指导放置策略的开发。

3. 方法综述

文档综述了多种解决VMPP的方法：

• 确定性方法：如线性规划和整数规划，适用于小规模问题，但在大规模数据中心中计算成本高。
• 启发式方法：如最佳适配、首次适配，提供快速、近似最优的解决方案，适合实时部署。
• 元启发式方法：包括遗传算法、模拟退火、粒子群优化和蚁群优化，能够探索大规模解空间，但存在局部最优和计算成本高的问题。
• 机器学习方法：利用历史数据进行自适应放置，提高分配准确性，但依赖于大数据集。
• 博弈论和拍卖方法：通过资源分配市场的建模优化资源使用，但在动态云环境中复杂性高。
• 混合方法：结合多种策略以应对复杂的VMPP场景，但增加了复杂性和计算开销。

4. 问题的形式化

文档将VMPP形式化为组合优化问题，使用了一些符号和术语来描述模型。组合优化问题涉及在有限的解空间中寻找最优解，通常需要考虑多个约束条件。

5. 算法实现与性能比较

文档详细比较了**整数线性规划（ILP）模型和禁忌搜索（TS）**算法在不同负载条件下的性能。ILP作为精确优化方法，能够在高负载条件下找到最优解，而TS作为近似方法，在问题规模增大时效率下降。文中通过图表展示了两者在不同类型PVM（小型、中型、大型和超大型）上的表现差异。

6. 结论与未来工作

文档总结了研究的主要贡献，提出了一种新的SVM模型，考虑了资源需求和特定时间窗口。TS算法在可扩展性和托管SVM数量上优于蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO），但计算成本较高。未来的工作将集中于开发自适应、动态算法，以应对实时工作负载变化，并可能利用机器学习进行预测管理和决策。此外，还计划解决混合云环境中的挑战，并增强容错性以确保VM放置和资源分配的弹性。

术语解释

• 虚拟机放置问题（VMPP）：在云计算中，将虚拟机合理分配到物理机上的问题。
• 整数线性规划（ILP）：一种数学优化方法，用于在给定约束下找到最优解。
• 禁忌搜索（TS）：一种元启发式算法，通过避免重复访问已探索的解来寻找近似最优解。
• 组合优化问题：涉及在有限解空间中寻找最优解的优化问题。

通过对文档的深入分析，可以看出其在VMPP领域的贡献，特别是在算法比较和新模型提出方面，为未来的研究提供了重要的方向和启示。