基于K最近邻回归预测的高能效虚拟机合并

摘要：

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

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFC0804301

在线出版日期：2021-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1235-1243