【摘 要】
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传统虚拟机部署侧重降低主机能耗,忽略了全局能效。针对这一问题,提出一种自适应多重阈值的虚拟机部署与迁移优化算法。基于主机CPU利用率的历史数据集,设计两种基于K-均值聚
【机 构】
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天津中德应用技术大学软件与通信学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2017YFC0804301);天津市教委科研计划基金项目(2017KJ040);天津市企业科技特派员基金项目(18JCTPJC49700、18JTPC50000)
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传统虚拟机部署侧重降低主机能耗,忽略了全局能效。针对这一问题,提出一种自适应多重阈值的虚拟机部署与迁移优化算法。基于主机CPU利用率的历史数据集,设计两种基于K-均值聚簇的自适应多重阈值决策方法,依据多重阈值对主机进行分类;为对重载主机进行虚拟机迁移,设计3种虚拟机迁移选择方法,以能效最高的方式对迁移虚拟机进行重新部署。通过实际负载数据对算法进行仿真测试,测试结果表明,该算法可以有效降低能耗,SLA违例也较低,具有更高的能效。
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