基于学习方法的云服务器整合中主机过载检测与虚拟机选择的结合
分布式、并行与集群计算
2022-06-29 v1
摘要
在云数据中心(CDC)中,在保持性能的同时降低能耗一直是一个热点问题。在服务器整合中,传统解决方案是将问题分解为多个小问题,如主机过载检测、虚拟机(VM)选择和虚拟机放置,并逐步求解。然而,主机过载检测策略和虚拟机选择策略的设计无法直接关联到降低能耗和保证性能的最终目标。本文提出一种基于学习的虚拟机选择策略,无需直接进行主机过载检测即可选择合适的虚拟机进行迁移。从而减少SLAV的产生,保证性能并降低CDC的能耗。由真实虚拟机工作负载轨迹驱动的仿真表明,我们的方法在减少SLAV产生和CDC能耗方面优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2206.13717,
title = {A Combination of Host Overloading Detection and Virtual Machine Selection in Cloud Server Consolidation based on Learning Method},
author = {Li Huixi and Xiao Yinhao and Shen Yongluo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13717},
year = {2022}
}