基于可用能力建模的云虚拟机动态调整策略

发布时间：2018-04-25 14:52

  本文选题：虚拟机 + 资源调整　； 参考：《广西大学学报(自然科学版)》2016年03期

【摘要】：云资源的可用性对资源管理带来一定的挑战,针对以往工作忽略云计算系统由于资源不足造成的不可用情景,提出一种可用性感知的虚拟资源动态调整策略(ADAR),利用马尔可夫模型对虚拟机可用能力进行建模,能够评估未来时刻资源的缺失情况对应用服务影响,根据评估结果对作为虚拟机资源进行调整指导。仿真实验验证了ADAR策略具有可行的效果,有效地降低资源浪费、降低云任务的完成时间和提高系统利用率。
[Abstract]:The availability of cloud resources brings some challenges to resource management. In view of the past efforts to ignore the unavailability of cloud computing systems due to lack of resources, In this paper, a usability aware dynamic adjustment strategy for virtual resources is proposed, which uses Markov model to model the availability of virtual machines, which can evaluate the impact of resource scarcity on application services in the future. Adjust as virtual machine resource according to the evaluation results. The simulation results show that the ADAR strategy is effective in reducing the waste of resources, reducing the completion time of cloud tasks and improving the system utilization.
【作者单位】： 广西大学计算机与电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61063012,61363003) 国家科技支撑计划课题项目(2015BAH55F02)
【分类号】：TP302

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1801796