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一种负载预测感知的虚拟机合并与迁移策略

VIRTUAL MACHINE CONSOLIDATION AND MIGRATION STRATEGY BASED ON WORKLOAD PREDICTION-AWARE

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虚拟机合并和迁移可以有效降低云数据中心的能耗并提高资源利用率.然而,已有算法多集中于根据当前的资源需求最小化活跃主机数量,忽略了负载变化情况下的未来资源需求,这样会生成过多无用虚拟机迁移,增加SLA违例风险.为了解决这一问题,同步考虑当前和未来的资源利用请求,提出一种新的虚拟机合并算法.该算法利用回归模型对主机和虚拟机的CPU占用进行预测,在虚拟机迁移源主机和目标主机的选择上,同步考虑了当前超载和预测超载问题,较好地避免了无用虚拟机迁移.通过不同类型的负载对算法进行了实验分析.结果表明,与基准的启发式算法和元启发式方法相比,该算法不仅可以降低主机能耗,还可以同步减少虚拟机迁移量和降低SLA违例.

陈平、李攀、刘秋菊

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济源职业技术学院 河南济源4590002

郑州工程技术学院 河南郑州450044

虚拟机合并 虚拟机迁移 回归模型 服务等级协议 云数据中心

2018GGJS26018021010JYZY-2022-77

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.09.019

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(9)
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