基于Q-Learning的虚拟机动态伸缩算法

发布时间：2017-08-04 18:08

  本文关键词：基于Q-Learning的虚拟机动态伸缩算法

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【摘要】：针对大规模云环境中业务量变化时平台服务质量和资源消耗的问题,提出一种基于Q-Learning的虚拟机扩容/缩容决策算法。将该问题转换为马尔科夫决策模型,为了在业务平台服务质量和资源消耗之间取得较好的平衡,智能体根据平台当前状态计算出最佳策略,执行决策并转到下一状态。仿真结果表明,该算法可根据业务量的变化实时作出伸缩决策,并提供最合适的虚拟机资源以满足业务需求,且能提高平台的稳定性。
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【关键词】： 云计算 虚拟机 动态伸缩 Q-Learning 资源利用率
【分类号】：TP302
【正文快照】： 一个良好的云计算平台应该具有高可扩展性、高可用性、高可靠性、能按需分配资源和负载均衡等特性。可伸缩性是分布式及并行计算中的重要指标之一,描述了应用系统通过改变可用硬件资源和调度方式来动态调整自身整体性能的能力[1]。在大规模虚拟环境系统中,利用云计算可伸缩性

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本文编号：620958