云数据中心基于负载预测的物理主机状态检测策略

摘要：

针对云数据中心现有物理主机状态检测算法对提高云数据中心物理资源的利用率效果不明显问题,提出了基于负载预测的物理主机状态检测策略(load prediction based physical host status detection,LP-PHSD),LP-PHSD利用时间序列和二次指数平滑法预测出物理主机在未来一段时间内的资源利用率情况,同时结合绝对中位差方法,确定资源利用率动态阈值边界,选择适当的时刻进行迁移,提高物理资源的利用效率,降低能量消耗.LP-PHSD包括源物理主机状态检测和目标物理主机状态检测2个部分,可以很好地判断出虚拟机迁移的时刻.实验表明,经LP-PHSD策略优化后的新虚拟机迁移方法与近几年的BenchMark迁移模型比较起来,云数据中心的总体能量消耗降低,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高.

关键词：虚拟机迁移;物理主机状态检测;二次指数平滑;绿色云计算;虚拟机合并

所属期刊栏目：33

分类号：TP393.093(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金;玉林师范学院校级项目

在线出版日期：2021-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1014-1023