云数据中心虚拟机调度研究综述

现代云数据中心为减少计算成本和能源预算,常使用虚拟化技术来实现对资源高效的管理,而虚拟机调度的优化往往会对资源管理方面有着巨大的影响。文章旨在以一种较为全面的方式来调研分析当前虚拟机调度的发展情况,从虚拟机调度相关技术出发,再从虚拟机调度优化方法维度、虚拟机调度优化目标维度两个角度进行分析,最后对虚拟机调度的研究趋势以及方向进行分析和总结。

基于判别正则化的局部保留投影

局部保留投影(LPP)是一种常用的线性化流形学习方法,其通过线性嵌入来保留基于图所描述的流形数据本质结构特征,因此LPP对图的依赖性强,且在嵌入过程中缺少对图描述的进一步分析和挖掘.当图对数据本质结构特征描述不恰当时,LPP在嵌入过程中不易实现流形数据本质结构的有效提取.为了解决这个问题,本文在给定流形数据图描述的条件下,通过引入局部相似度阈值进行局部判别分析,并据此建立判别正则化局部保留投影(简称DRLPP).该方法能够在现有图描述的条件下,有效突出不同流形结构在线性嵌入空间中的可分性.在人造合成数据集和实际标准数据集上对DRLPP以及相关算法进行对比实验,实验结果证明了DRLPP的有效性.