基于负荷感知的虚拟机集群部署方法
徐胜超
熊茂华
叶力洪
广州华商学院数据科学学院 广州 511300
摘要：传统的部署算法会受部署资源关系的影响导致部署时间过长,为此设计一个基于负荷感知的虚拟机集群部署方法.通过基于SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)的系统性能预测模型判断和预测虚拟机资源的性能,根据资源性能的描述,以降低成本和减少资源浪费为目标,合理选择虚拟机.计算物理主机与虚拟机的相关系数,同时采用负荷感知法结合虚拟机内存与宽带之间关联性,通过加权处理计算资源权重和对主机排序,进而完成物理主机与虚拟机之间资源匹配,实现基于负荷感知的虚拟机集群部署.实验将部署时间与部署的失败次数作为对比指标,结果表明论文方法在短时间内就能够完成集群部署,并且失败次数较少,满足方法设计的需求.
关键词：奇异值分解负荷感知云计算虚拟机集群部署
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61403219)广东省高等学校科学研究特色创新项目(2021KTSCX167)广州华商学院校内导师制科研项目(2021HSDS15)
论文发表日期：2022-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1167-1170,1195 )
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