In Software-Defined Networking (SDN)-enabled cloud data centers, live migration is a key approach used for the reallocation of Virtual Machines (VMs) and Virtual Network Functions (VNFs). Using live migration, cloud providers can address their dynamic resource management and fault tolerance objectives without interrupting the service of users. However, performing multiple live migrations in arbitrary order can lead to service degradation. Therefore, efficient migration planning is essential to reduce the impact of live migration overheads. In addition, to prevent Quality of Service (QoS) degradations and Service Level Agreement (SLA) violations, it is necessary to set priorities for different live migration requests with various urgency. In this paper, we propose SLAMIG, a set of algorithms that composes deadline-aware multiple migration grouping algorithm and on-line migration scheduling to determine the sequence of VM/VNF migrations. The experimental results show that our approach with reasonable algorithm runtime can efficiently reduce the number of deadline misses and has a good migration performance compared with the one-by-one scheduling and two state-of-the-art algorithms in terms of total migration time, average execution time, downtime, and transferred data. We also evaluate and analyze the impact of multiple migrations on QoS and energy consumption.

在启用了软件定义网络（SDN）的云数据中心中，实时迁移是用于重新分配虚拟机（VM）和虚拟网络功能（VNF）的关键方法。使用实时迁移，云提供商可以解决其动态资源管理和容错目标，而不会中断用户的服务。但是，以任意顺序执行多次实时迁移会导致服务质量下降。因此，有效的迁移计划对于减少实时迁移开销的影响至关重要。另外，为了防止服务质量（QoS）下降和服务水平协议（SLA）违规，必须为具有不同紧急性的不同实时迁移请求设置优先级。在本文中，我们提出SLAMIG，一组算法，这些算法由可感知截止时间的多重迁移分组算法和在线迁移调度组成，以确定VM / VNF迁移的顺序。实验结果表明，与一拖一调度和两种最新算法相比，我们的方法具有合理的算法运行时间，可以有效减少截止期限错失的次数，并具有良好的迁移性能。 ，平均执行时间，停机时间和传输的数据。我们还将评估和分析多次迁移对QoS和能耗的影响。实验结果表明，与一拖一调度和两种最新算法相比，我们的方法具有合理的算法运行时间，可以有效减少截止期限错失的次数，并具有良好的迁移性能。 ，平均执行时间，停机时间和传输的数据。我们还将评估和分析多次迁移对QoS和能耗的影响。实验结果表明，与一拖一调度和两种最新算法相比，我们的方法具有合理的算法运行时间，可以有效减少截止期限错失的次数，并具有良好的迁移性能。 ，平均执行时间，停机时间和传输的数据。我们还将评估和分析多次迁移对QoS和能耗的影响。