【摘 要】
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云数据中心虚拟机的动态整合需要跟踪服务器的运行状态,而服务器的运行状态会受到数据中心负载变化的影响,现有的CPU使用率预测方法大都只关注当前服务器的CPU利用率变化。提
【基金项目】
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国家自然科学基金（61502331）, 天津市自然科学基金（15JCYBJC16000,15JCQNJC00800）
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云数据中心虚拟机的动态整合需要跟踪服务器的运行状态,而服务器的运行状态会受到数据中心负载变化的影响,现有的CPU使用率预测方法大都只关注当前服务器的CPU利用率变化。提出了一个基于Kalman滤波的CPU使用率预测模型,建立了基于所有服务器CPU使用率变化系数的数据中心负载变化模型,详细描述了基于Kalman滤波的CPU使用率预测方法,讨论了云数据中心的能耗和性能评价指标。最后,为了验证基于Kalman滤波的CPU使用率预测算法的有效性,在CloudSim仿真系统和PlanetLab的五个数据集上进行了实
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