一种基于K均值聚簇的虚拟机分类与部署方法

• 作者: 李俊雅 牛思先 程星
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 数据中心 虚拟机部署 虚拟机迁移 迁移选择
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 13-20
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 5950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.003

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛思先	百色学院信息工程学院	6	5	1.0	2.0
2	程星	郑州大学计算机学院	1	0	0.0	0.0