基于鸟群算法的医院数据中心虚拟化资源分配方法.pdf
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1、计算机与通信技术Computer and Communication Technology自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期Techniques ofAutomation&Applications基于鸟群算法的医院数据中心虚拟化资源分配方法张胜昌,赵良昆,苏学娟(青岛市城阳区人民医院网络信息科,山东 青岛 266109)摘要:随着医疗数据的逐渐增加,医疗大数据中心虚拟化资源分配过程要求损耗更低、利用率更高,为此设计一种基于鸟群算法的医院数据中心虚拟化资源分配方法。通过一步式映射手法协调链路与节点间的分配,并通过链路干扰矩阵进一步提升网络通信可靠性,实现医院数据中心虚拟化资源分配
2、。将MATLAB作为测试中的仿真平台,对设计方法进行仿真测试。测试结果表明,设计方法在海量医疗数据的情况下,拥有较高的链路平均利用率、节点平均利用率以及接收率,性能良好,可以投入实际应用。关键词:鸟群算法;医院数据中心;虚拟化资源分配;能耗模型;数据处理中图分类号:TP274文献标识码:A文章编号:1003-7241(2023)08-0092-04Virtualized Resource Allocation Method of Hospital Data CenterBased on Bird Swarm AlgorithmZHANG Sheng-chang,ZHAO Liang-kun,S
3、U Xue-juan(Department of Network Information,Chengyang District Peoples Hospital,Qingdao 266109 China)Abstract:With the gradual increase of medical data,the virtualization resource allocation process of medical big data center requires lowerloss and higher utilization.This paper uses bird swarm algo
4、rithm to design a virtualization resource allocation method of hospitaldata center based on bird swarm algorithm.The one-step mapping method is used to coordinate the allocation between links andnodes,and the link interference matrix is used to further improve the reliability of network communicatio
5、n,so as to realize the virtu-al resource allocation of hospital data center.Taking MATLAB as the simulation platform in the test,the design method is simulat-ed and tested.The test results show that the design method has high average link utilization,average node utilization and receptionrate in the
6、 case of massive medical data,the performance of the design method is good and can be put into practical application.Keywords:bird swarm algorithm;hospital data center;virtualized resource allocation;energy consumption model;data processing收稿日期:2021-10-19DOI:10.20033/j.1003-7241.(2023)08-0092-04.1引言
7、信息化水平的不断提升,使医院构建了各种业务系统,只有对数据中心进行构建,才能满足医院各业务系统高业务量的处理需求。目前,很多医院都打造了自己的数据中心,甚至一些医院还共同搭建了数据中心,进行数据的共享与传输1。在医院数据中心的构建中,云计算为其提供了一种新型服务模式。这种技术出现后,打造了医疗行业的云环境,其扩展使医院数据中心的能源消耗量大大提升。随着云计算技术逐渐向着绿色化方向发展,医院数据中心也引入了环境可持续概念,向着能耗最小化发展,降低对环境的影响。如何提升资源利用率,提高处理效率,使医院数据中心实现能耗最小化成为研究者们的关注重点。作为实现云计算的核心技术,虚拟化技术能够通过虚拟化操
8、作的执行,将数据中心软硬件资源直接抽象成很多虚拟资源,使多个应用可以对同一个硬件设备中的资源进行共享,并允许计算机以用户需求为依据对资源进行分配以及在不同物理主机中进行工作负载的动态转移。通过应用这项技术,能够实现物理资源实际利用率的极大提升,降低数据中心能源消耗量。在这项技术的应用中,虚拟化资源分配是一个重要的研究课题,在近年来受到多方瞩目。合理的虚拟化资源分配方式对于医院数据中心的稳定、高效运行意义重大。虚拟化资源分配问题一直是虚拟化技术中的研究重点与难点,目前很多国家都在对医院数据中心虚拟化资源分配问题进行研究。在研究中,应用了遗传算法、启发式算法、粒子群优化算法等。由于现有方法资源分配
9、不够合理,应用鸟群算法,设计了一种基于鸟群算法的医院数据中心虚拟化资源分配方法。2医院数据中心虚拟化资源分配方法设计2.1模型构建92自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 8 期计算机与通信技术Computer and Communication TechnologyTechniques ofAutomation&Applications分别构建医院数据中心的能耗模型、D维资源模型以及云数据中心模型,以构建的系统模型为基础实现虚拟化资源分配2。在能耗模型的构建中,为降低数据中心实际能耗,需要对空闲服务器进行转换,使其进入睡眠模式3。此时单个物理机的实际能耗可以用式(1)来表示。(1)式(
10、1)中,P代表单个物理机的实际能耗;Pfixed代表物理机固定能耗;Pdynamic表示物理机动态消耗,其计算公式具体如下:(2)式(2)中,RUcpu代表CPU实际利用率;Pfull代表满负载时物理机能耗。虚拟机具备动态变化特性,CPU实际利用率会随着时间的变化而变化4。因此在t时间段中单个物理机的实际能耗可以用式(3)来表示。(3)由于在医院数据中心中部署着很多异构物理机,因此其总物理机能耗可以用式(4)表示。(4)式(4)中,Ptotal代表总物理机能耗;Pi代表i个异构物理机的实际能耗;N表示异构物理机总数5。构建的云数据中心模型具体如式(5)所示。(5)式(5)中,PMM代表第M台物
11、理机,通过向量方式表示该参数:(6)式(6)中,Rd代表第d个物理机实际资源容量6。在一台物理机上可以实现多台虚拟机的运行,虚拟机可以用式(7)来表示。(7)式(7)中,Vd代表第d个虚拟机资源请求量。在D维资源模型的构建中,D指的是资源种类数,通过该模型可以更加直观地对物理机资源的实际使用状态进行掌握与了解7。在该模型中,各点分别对应一个物理机的实际资源状态,模型表达式如下:(8)式(8)中,RUj代表模型中的点;PMj_RUd代表模型中点的D维资源实际使用率,其计算公式具体如下:(9)式(9)中,PMj_代表模型中点的D维资源实际总容量;PMj_代表模型中点的D维资源实际使用量;d表示D维
12、资源中的维度;j表示物理机个数;M代表物理机总个数;D代表资源总维度8。2.2虚拟机迁移全局优化依据构建的模型,基于鸟群算法实施医院数据中心虚拟机迁移的全局优化9。分六个步骤实现全局优化过程,具体如下:(1)首先算法参数,用C、S、a1、a2、FL表示各常量;用P表示觅食概率;用FQ表示飞行间隔;用D表示搜索空间维度;用N表示种群初始化规模;用T表示最大迭代次数;用xn表示鸟群个体空间位置并对实施其初始化处理10;(2)根据鸟类行为规则:可以随机切换觅食行为与警戒行为,对0到1区间的一个随机数与觅食概率(P(0,1)的大小进行比较,当随机数更小,执行觅食行为,具体如公式(10)所示,对位置进行
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