基于Markov的Docker动态迁移方法优化研究

• 作者: 孙悦 王冠
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: Docker 动态迁移 Markov算法 云计算
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 103-109
• 页数: 7页
• 分类号: TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.09.021

摘要

针对Docker动态迁移中高脏页率内存被重复拷贝问题,提出了基于Markov的Docker动态迁移优化算法.首先利用linux的内存跟踪机制获取内存页被修改的情况,之后将获取的数据输入Markov预测算法,根据预测结果求出高脏页率内存并将其放到后期传输.实验表明,该方案能有效减少高脏页率内存的重复拷贝,特别是在高负载的情况下,同时能减少迭代次数约25.20％,缩短停机时间约7.14％.