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云计算中基于负载预测的虚拟资源调度策略

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【作者】 王萍付晓聪许海洋

【Author】 WANG Ping;FU Xiaocong;XU Haiyang;School of Sciences and Information Science,Qingdao Agricultural University;

【通讯作者】 许海洋;

【机构】 青岛农业大学理学与信息科学学院

【摘要】 针对云计算环境下虚拟资源调度问题,提出基于负载预测的虚拟资源调度策略VRSP-LP(Load Predictionbased Virtual Resource Scheduling Policy)。根据最近一个时间区间内的虚拟机负载数据,预测下一个时间区间内的负载,从而进行资源动态分配实现负载均衡。如果当前服务器的剩余物理资源数量无法动态分配,则迁移内存容量较小的虚拟机释放物理资源,在虚拟机性能损失最小的情况下,进行动态资源分配。从试验结果可以看出,在本文的试验条件下,当CPU或内存的使用率超过60%时,VRSP-LP方法开始对云服务中心的CPU、内存等资源进行动态分配,该方法能够有效地降低虚拟机在高访问量时CPU或内存的使用率,降低虚拟机的性能损失。

【关键词】 云计算虚拟化资源调度负载预测
【基金】 教育部产学合作协同育人项目(201701020094);青岛农业大学高层次人才科研基金资助(663/1117028)
【所属期刊栏目】 工程技术 (2020年01期)
  • 【分类号】TP302
  • 【下载频次】203
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