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基于K最近邻回归预测的高能效虚拟机合并
被引量:
1
1
作者
王诺
李艳
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第5期1235-1243,共9页
虚拟机合并和迁移仅考虑当前负载会导致过多非必要迁移,为此,提出基于资源利用预测的虚拟机合并算法UP-BFD。通过K最近邻回归方法同时对主机和虚拟机的负载进行预测,在虚拟机迁移源主机和目标主机的选择上,同步考虑当前超载和预测超载问...
虚拟机合并和迁移仅考虑当前负载会导致过多非必要迁移,为此,提出基于资源利用预测的虚拟机合并算法UP-BFD。通过K最近邻回归方法同时对主机和虚拟机的负载进行预测,在虚拟机迁移源主机和目标主机的选择上,同步考虑当前超载和预测超载问题,较好避免无用虚拟机迁移。通过随机负载和现实负载进行仿真测试,测试结果表明,UP-BFD算法可以降低主机总体能耗,同步减少SLA违例和虚拟机迁移量。
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关键词
云计算
预测模型
虚拟机迁移
K最近邻回归
能效
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题名
基于K最近邻回归预测的高能效虚拟机合并
被引量:
1
1
作者
王诺
李艳
机构
河北传媒学院信息管理中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第5期1235-1243,共9页
基金
国家重点研发计划基金项目(2017YFC0804301)。
文摘
虚拟机合并和迁移仅考虑当前负载会导致过多非必要迁移,为此,提出基于资源利用预测的虚拟机合并算法UP-BFD。通过K最近邻回归方法同时对主机和虚拟机的负载进行预测,在虚拟机迁移源主机和目标主机的选择上,同步考虑当前超载和预测超载问题,较好避免无用虚拟机迁移。通过随机负载和现实负载进行仿真测试,测试结果表明,UP-BFD算法可以降低主机总体能耗,同步减少SLA违例和虚拟机迁移量。
关键词
云计算
预测模型
虚拟机迁移
K最近邻回归
能效
Keywords
cloud computing
forecasting model
virtual machine migration
K-nearest neighbor regression
energy efficiency
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于K最近邻回归预测的高能效虚拟机合并
王诺
李艳
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
1
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