云数据中心基于皮尔逊相关系数的虚拟机选择策略

摘要：

提出了云数据中心基于皮尔逊相关系数的虚拟机选择策略(Pearson Correlation coefficient Virtual Machine Selection,PC-VMS).PC-VMS把统计学中的皮尔逊相关系数应用于虚拟机CPU历史利用率数据,建立了衡量每对虚拟机CPU利用率之间的相关性的数学模型;PC-VMS会获取每对虚拟机最近n次的CPU利用率,根据输入的两组数据来计算皮尔逊相关系数,最后在一组相关性最高的虚拟机中选择一个CPU利用率最高的进行迁移,随后结合虚拟机放置策略分配到新的目标物理主机上.仿真结果表明,PC-VMS与CloudSim4.0内置的虚拟机选择策略相比,各类性能指标都有改善,PC-VMS可以为企业节能云数据中心的构造提供参考.

关键词：皮尔逊相关系数;虚拟机选择;能量消耗模型;云数据中心;虚拟机迁移

所属期刊栏目：47

分类号：TP393.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广州华商学院校内导师制科研项目;国家自然科学基金项目青年基金

在线出版日期：2021-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-81