| 改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略 |
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| 作者姓名： | 刘春霞 王娜 党伟超 白尚旺 |
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| 作者单位： | 太原科技大学计算机科学与技术学院,太原,030024;太原科技大学计算机科学与技术学院,太原,030024;太原科技大学计算机科学与技术学院,太原,030024;太原科技大学计算机科学与技术学院,太原,030024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61472269）;山西省重点研发计划（高新领域）（201703D121042-1） |
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| 摘 要： | 针对云数据中心虚拟机频繁迁移问题对虚拟机迁移时机进行研究,提出一种基于改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略.该策略采用双阈值和预测相结合的方法,连续判断负载状态触发负载预测,然后,根据历史负载值自适应地预测下一时刻主机负载状态并触发虚拟机迁移,实现主机负载平衡,提高迁移效率,降低能耗.经实验表明,该方法在能耗和虚拟机迁移次数方面分别可降低约7.34%和58.55%,具有良好的优化效果.
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| 关 键 词： | 云数据中心 动态指数平滑预测 迁移时机 迁移效率 能耗 |
| 收稿时间： | 2018-09-12 |
| 修稿时间： | 2018-10-12 |
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