基于线性回归与最小二乘法的物理主机状态异常检测方法

• 作者: 徐胜超 宋娟 潘欢
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 关键词: 超负载状态检测 低负载状态检测 虚拟机迁移 处理器使用率 云数据中心
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能|ARTIFICIAL INTELLIGENCE
• 页码范围: 105-111
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.05.018

摘要

提出一种基于线性回归与最小二乘法的物理主机状态异常检测方法EPADA(Efficient Physical host status Anomalous Detection Approach).EPADA可以预测出所有物理主机在将来一段时间内的资源使用率情况,在实体迁移过程中被用来判断物理主机是超负载或低负载.当某个主机超负载时,则将一些虚拟机迁移到其他主机上以减少SLA违规率.当某个主机低负载时,该主机切换到睡眠状态以减少能量消耗.EPADA物理主机状态异常检测方法通过CloudSim来实现和仿真,仿真结果表明了EPADA的良好性能.