基于马尔可夫链的主机负载预测能耗优化算法

发布时间：2018-09-11 17:28

【摘要】：现代服务应用对计算能力需求的快速增长导致云计算数据中心能耗加剧,为解决数据中心能耗问题,本文提出了一种新的融合马尔可夫链和能耗感知选择策略的能耗优化算法——基于预测的能耗优化算法(Prediction based Energy Consumption Optimization Algorithm,PECOA).实验结果表明,PECOA算法在保证服务质量的前提下,能耗与基于最小虚拟机迁移时间的本地回归算法(Local Regression based on Minimum Migration Time,lr_mmt_1.2)相比降低了约11.04%,验证了本文方法的有效性.
[Abstract]:The rapid growth of demand for computing power in modern service applications leads to increased energy consumption in cloud computing data centers, in order to solve the problem of data center energy consumption, In this paper, a new energy consumption optimization algorithm based on prediction, (Prediction based Energy Consumption Optimization Algorithm,PECOA, is proposed, which combines Markov chain and energy consumption perception selection strategy. The experimental results show that compared with the local regression algorithm based on minimum virtual machine migration time (Local Regression based on Minimum Migration Time,lr_mmt_1.2), the energy consumption of PECO A algorithm is reduced by about 11.04, which verifies the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;四川民族学院计算机学院;
【基金】：四川省科技支撑项目(2013GZX0138;2012GZ0091) 四川省教育厅重点项目(13ZA0135)
【分类号】：TP308

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本文编号：2237367