基于二次指数平滑预测的虚拟机调度方法研究

• 作者: 王勤为 王斌 盛津芳 董科
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据中心 动态调度 二次指数平滑 虚拟机 能耗节约
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 723-726
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.03.019

摘要

针对数据中心的高能耗问题,提出了一种基于负载感知和预测的虚拟机调度方法,采用二次指数平滑法预测物理主机资源负载情况,利用MMT与MM相结合的策略选择待迁虚拟机,使用资源最佳适配策略(BRF)选择目标物理主机.该调度方法的预测模型能提高迁移触发准确率,随着调度轮数的增加,对资源需求互补的虚拟机会被整合到相同物理主机上,从而减少迁移次数.通过CloudSim仿真平台与FT_MMT、CDLC、AR_MMT调度策略进行了对比,结果表明该调度方法在能耗节约、迁移次数方面均有所提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	盛津芳	中南大学信息科学与工程学院	35	124	6.0	9.0
2	王斌	中南大学信息科学与工程学院	208	1885	21.0	31.0
3	王勤为	中南大学信息科学与工程学院	2	10	1.0	2.0
4	董科	中南大学信息科学与工程学院	3	11	1.0	3.0