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Energy Efficient VM Live Migration and Allocation at Cloud Data Centers

机译：云数据中心的节能型VM实时迁移和分配

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Aiming at data center virtual machines Migration, allocating resource dynamically in order to reduce energy is a significant problem in cloud. This energy doesn't cause only the decrease of cloud provider's profit but also emit a large amount of carbon dioxide. This paper studies the resource allocation and live migration of Virtual Machines (VMs). It proposes a Double Threshold Migration (DTM) algorithm which takes into consideration an upper and a lower threshold of CPU utilization. These Thresholds let one select a number of VMs to do the migration. The live migration of the VMs reduces the high utilization of the servers and set on off state the unused physical machines (PMs). To solve the problem of the VM placement, the work applies a modification of the Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. Experiment results show that the proposed approach improve resource utilization, reduce the energy consumption and maintain the SLA (Service Level Agreement) violations with the energy constraint.
机译：瞄准数据中心虚拟机迁移，动态分配资源以减少能耗是云中的重要问题。这种能量不仅导致云提供商的利润减少，而且还散发大量二氧化碳。本文研究了虚拟机（VM）的资源分配和实时迁移。它提出了一种双阈值迁移（DTM）算法，该算法考虑了CPU利用率的上限和下限。这些阈值使您可以选择许多VM进行迁移。 VM的实时迁移会降低服务器的高利用率，并使未使用的物理机（PM）处于关闭状态。为了解决VM放置的问题，这项工作对Best Fit Dereasing（MBFD）算法进行了修改。实验结果表明，该方法提高了资源利用率，降低了能耗，并在能量约束下保持了对服务水平协议（SLA）的违反。

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