10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.003
一种基于K均值聚簇的虚拟机分类与部署方法
云数据中心环境下,虚拟机部署结果对主机能耗与服务等级协议SLA的遵守均具有重要影响.为了降低数据中心能耗与SLA违例,提出一种基于三门限值的高能效虚拟机部署优化算法.基于历史数据集,设计一种中档四分位的K-均值聚簇方法以产生主机CPU利用率的三个门限值;依据三个门限值,将主机划分为低载主机、轻量负载主机、正常负载主机和重载主机四种类型;为了对重载主机实施虚拟机迁移,分别针对计算密集型任务和I/O密集型任务设计两种虚拟机迁移选择方法,实现虚拟机优化部署;通过现实负载流数据对算法进行仿真分析.结果 表明,该算法不仅可以有效降低能耗,而且SLA违例也较低,相比单纯降低能耗而忽略性能的同类算法,具有更高的能效.
云计算、数据中心、虚拟机部署、虚拟机迁移、迁移选择
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61807031
2019-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
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