基于自适应虚拟机迁移的云资源调度机制

摘要：

虚拟机迁移是当前云计算资源调度的重要研究方向之一.目前,用户规模的不断增长带来了一些新的挑战,传统迁移策略很难适应动态变化的内外部环境.对此,设计了自适应虚拟机迁移的总体框架,通过对虚拟机迁移建模,提出了"迁移路径"和"服务开销"等概念,并以服务器的CPU利用率和服务器间的带宽利用率为指标,为系统中所有迁移的虚拟机规划最优的迁移路径,以使系统总的服务开销最小化.首先,设计了基于阈值的虚拟机筛选算法来挑选可迁移的虚拟机;接着,设计了基于自回归积分滑动平均模型的时间序列预测算法,用以预测服务器未来时间窗口内的服务开销;然后,利用动态规划基于服务器服务开销的预测值设计了迁移路径计算算法,为每个待迁移虚拟机规划出最优的迁移方案;最后,利用迁移路径下服务器服务开销的预测值与真实值之间的差距所反映出的预测窗口性能的优劣,设计并实现了一个预测窗口自适应调整算法.实验表明,该自适应虚拟机迁移算法在自适应性调整和最小化服务开销等方面具有良好的效果.

关键词：虚拟机迁移、自适应、ARIMA模型、动态规划、预测窗口

所属期刊栏目：47

分类号：TP302(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省高校创新团队支持计划

在线出版日期：2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：238-245