【摘 要】
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随着云计算数据中心规模及复杂性的不断增长,其监控和管理的可扩展性问题已逐渐成为一项挑战性任务.对云计算平台中相似行为的虚拟机进行聚类处理,可提升云计算平台监控和管
【机 构】
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河南科技大学应用工程学院,三门峡职业技术学院
【基金项目】
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河南省教育厅高等学校重点科研项目(15B520026),河南省社科普及规划项目(0984),三门峡市科学技术局科技发展规划项目(2020010125).
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随着云计算数据中心规模及复杂性的不断增长,其监控和管理的可扩展性问题已逐渐成为一项挑战性任务.对云计算平台中相似行为的虚拟机进行聚类处理,可提升云计算平台监控和管理的可扩展性.然而,在准确率和时效性上,现有的虚拟机聚类技术无法满足云计算平台的要求.本文提出一种基于深度学习的虚拟机分类算法,即对云计算平台中虚拟机的行为进行分析,将具有相似行为的虚拟机进行分类,然后将同类的虚拟机部署在尽可能少的服务器上、降低基础设施成本,从而提升云计算数据中心监控和管理的可扩展性.采用真实云数据中心的虚拟机数据对本文算法及同
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