1.一种云数据中心以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，包括以下步骤：分别获取各个服务器的自适应分类阈值及各个服务器的实时资源利用率；

分别将各个服务器的实时资源利用率与其对应的自适应阈值进行比较，确定各个服务器的实时动态类别；其中，动态类别包括负载过重、负载中等、正常负载、负载较轻、负载过轻五类；

通过将负载过重服务器上的虚拟机迁移至正常负载且具有最高能效的服务器上以降低其违约率和减少服务器的迁移频率，提高云计算中心的稳定性，同时将负载过轻的服务器上的虚拟机迁移至负载较轻且具有最高能效的服务器上，关闭负载过轻的服务器，以提高负载较轻服务器的资源利用率，实现同时降低云数据中心的能源消耗和违约率。

2.根据权利要求1所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，所述自适应阈值包括高阈值、中阈值、正常阈值以及低阈值，其中，高阈值>中阈值>正常阈值>低阈值；分别获取各个服务器的自适应分类阈值，具体包括以下步骤：对于任意一台服务器，均执行以下步骤：对所述服务器连续一段时间的资源利用率进行聚类，得到K个类簇；

分别计算所述服务器的各个类簇的MAD值，构建由所述服务器的各个类簇的MAD值组成的MAD值集；

计算所述MAD值集的四分位距IQR；

基于所述四分位距IQR，分别计算所述服务器的自适应分类阈值。

3.根据权利要求2所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，计算所述MAD值集的四分位距IQR，具体包括以下步骤：对所述MAD值集中的MAD值按从小至大进行排序并分成四等份，从小至大处于三个分割点位置的MAD值分别为所述MAD值集的第一四分位数Q1、第二四分位数Q2以及第三四分位数Q3；

计算第三四分位数Q3与第一四分位数Q1的差值，得到所述MAD值集的四分位距IQR：IQR＝Q3‑Q1。

4.根据权利要求2所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，基于所述服务器的四分位距IQR，分别计算所述服务器的自适应分类阈值，通过以下公式计算得到：TH＝(1‑c×IQR),

TM＝a1(1‑c×IQR),TN＝a2(1‑c×IQR),TL＝a3(1‑c×IQR),其中，TH为高阈值、TM为中阈值、TN为正常阈值、TL为低阈值,a1，a2以及a3分别为经验参数，其值可以通过经验值设定，其中，0＜a1＜a2＜a3＜1，c为安全系数，根据经验设定。

5.根据权利要求4所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，分别将各个服务器的实时资源利用率及其对应的自适应阈值进行比较，确定各个服务器的实时动态类别，具体包括以下步骤：

对于任意一个服务器，均执行以下步骤：将所述服务器的实时资源利用率TS分别与所述服务器的高阈值TH、中阈值TM、正常阈值TN以及低阈值TL进行比较：

当所述服务器的实时资源利用率TS≤所述服务器的低阈值TL时，则判断所述服务器负载过轻；

当所述服务器的实时资源利用率TS>所述服务器的低阈值TL，且所述服务器的实时资源利用率TS≤服务器的正常阈值TN时，则判断所述服务器负载较轻；

当所述服务器的实时资源利用率TS>所述服务器的正常阈值TN，且所述服务器的实时资源利用率TS≤服务器的中阈值TM时，则判断所述服务器正常负载；

当所述服务器的实时资源利用率TS>所述服务器的中阈值TM，且所述服务器的实时资源利用率TS≤服务器的高阈值TH时，则判断所述服务器负载中等；

当所述服务器的实时资源利用率TS>所述服务器的高阈值TH时，则判断所述服务器负载过重。

6.根据权利要求1‑5中任意一项所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，所述资源利用率为CPU利用率，所述聚类采用K‑Means聚类算法。

7.根据权利要求1‑5中任意一项所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，通过将负载过重服务器上的虚拟机迁移至正常负载且具有最高能效的服务器上以降低其违约率和减少服务器的迁移频率，提高云计算中心的稳定性，同时将负载过轻的服务器上的虚拟机迁移至负载较轻且具有最高能效的服务器上，关闭负载过轻的服务器，以提高负载较轻服务器的资源利用率，实现同时降低云数据中心的能源消耗和违约率，具体包括以下步骤：

分别计算各个正常负载的服务器的能效，其中，所述服务器的能效由所述服务器的能耗以及违约损失率决定，将所述负载过重的服务器上的部分虚拟机依次迁移至正常负载的服务器中的、当前最高能效的服务器上，直至所述负载过重的服务器的实时资源利用率TS≤所述服务器的高阈值TH；

分别计算各个负载较轻的服务器的能效，将负载过轻的服务器上的虚拟机全部迁移至负载较轻的服务器中的、当前最高能效的服务器上，并禁止负载中等的服务器、正常负载的服务器、负载较轻的服务器上的虚拟机迁移出去，以降低因过多的虚拟机迁移带来的违约率。

8.根据权利要求7所述的以能效为目标的虚拟机部署算法，其特征在于，计算服务器的能效通过以下公式实现：

SLAD＝SLAA‑SLAB

PD＝PA‑PB

其中，SLAD为虚拟机迁移后所述服务器的违约损失率与虚拟机迁移前所述服务器违约损失率之间的差值，SLAA为虚拟机迁移后所述服务器的违约损失率，SLAB为虚拟机迁移前所述服务器的违约损失率；PD为虚拟机迁移后所述服务器的能耗与虚拟机迁移前所述服务器的能耗之间的差值，PA为虚拟机迁移后所述服务器的能耗，PB为虚拟机迁移前所述服务器的能耗；EFD为所述服务器的能效。

9.一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至8任一所述算法的步骤。