改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略

• 作者: 党伟超 刘春霞 王娜 白尚旺
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 云数据中心 动态指数平滑预测 迁移时机 迁移效率 能耗
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 158-164
• 页数: 7页
• 字数: 5830字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006813

摘要

针对云数据中心虚拟机频繁迁移问题对虚拟机迁移时机进行研究,提出一种基于改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略.该策略采用双阈值和预测相结合的方法,连续判断负载状态触发负载预测,然后,根据历史负载值自适应地预测下一时刻主机负载状态并触发虚拟机迁移,实现主机负载平衡,提高迁移效率,降低能耗.经实验表明,该方法在能耗和虚拟机迁移次数方面分别可降低约7.34％和58.55％,具有良好的优化效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘春霞	太原科技大学计算机科学与技术学院	23	30	4.0	4.0
2	白尚旺	太原科技大学计算机科学与技术学院	76	280	10.0	13.0
3	党伟超	太原科技大学计算机科学与技术学院	40	171	7.0	12.0
4	王娜	太原科技大学计算机科学与技术学院	5	4	1.0	2.0