Virtualization möjliggör i huvudsak flera operativsystem och program för att köra på en fysisk dator genom multiplexing hårdvara resurser. En viktig motivation för att tillämpa virtualisering är att förbättra maskinvaruresursutnyttjandet samtidigt som man upprätthåller en rimlig servicekvalitet. Ett sådant mål kan dock inte uppnås utan en effektiv resursförvaltning. Även om de flesta fysiska resurser, såsom processorkärnor och I/O-enheter, delas mellan virtuella maskiner med hjälp av tidsskärning och kan schemaläggas flexibelt baserat på prioritet, är det mer utmanande att tilldela en lämplig mängd huvudminne till virtuella maskiner. Olika applikationer har olika minneskrav. Även en enda ansökan visar varierande arbetsuppsättning storlekar under dess utförande. En optimal minneshanteringsstrategi under en virtualiserad miljö behöver därför dynamiskt justera minnestilldelningen för varje virtuell maskin, vilket ytterligare kräver en förutsägelsemodell som förutsäger dess värd fysiska minne behov i farten. Detta papper introducerar MEMory Balancer (MEB) som dynamiskt övervakar minnesanvändning av varje virtuell maskin, exakt förutspår sina minnesbehov och regelbundet omfördelar värdminnet. MEB använder två effektiva minnesprediktorer som, respektive uppskatta mängden minne som är tillgängligt för regenererande utan en anmärkningsvärd prestanda släppa, och ytterligare minne som krävs för att minska den virtuella maskinen personsökning straff. Våra experimentella resultat visar att våra förutsägelser ger hög noggrannhet och låga omkostnader. Dessutom kan den totala systemgenomströmningen förbättras avsevärt med hjälp av MEB.
Zhao m.fl. REF presenterar en beräkning av arbetsmängdsstorleken för att förutsäga minneskraven för varje virtuell maskin, och sedan använder de en minnesresizer för att bestämma minnestilldelningen för varje virtuell maskin.
Dynamic memory balancing for virtual machines
{'venue': 'OPSR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}