Abstract-Efficient Virtual Machine (VM) hantering kan dramatiskt minska energiförbrukningen i datacenter. Befintliga algoritmer för hantering av virtuella maskiner kan delas in i två kategorier beroende på om de virtuella datorernas resursbehov antas vara statiska eller dynamiska. Den tidigare kategorin misslyckas med att maximera resursutnyttjandet eftersom de inte kan anpassa sig till den dynamiska karaktären hos virtuella datorers resursbehov. De flesta metoder i den senare kategorin är heuristiska och saknar teoretiska prestandagarantier. I detta arbete formulerar vi dynamisk VM-hantering som ett storskaligt Markov Decision Process (MDP) problem och härleda en optimal lösning. Vår analys av verkliga dataspår stöder vårt val av modelleringsmetod. Men att lösa det storskaliga problemet med MDP lider av dimensionalitetens förbannelse. Därför utnyttjar vi ytterligare problemets särskilda struktur och föreslår en ungefärlig MDP-baserad dynamisk VM-hanteringsmetod, kallad MadVM. Vi bevisar konvergensen av MadVM och analysera gränsen för dess approximation fel. Dessutom kan MadVM implementeras i ett distribuerat system, som bör passa behoven hos verkliga datacenter. Omfattande simuleringar baserade på två verkliga arbetsbelastningsspår visar att MadVM uppnår betydande resultatvinster jämfört med två befintliga baslinjestrategier för energiförbrukning, resursbrist och antalet VM-migreringar. Ju intensivare resursbehoven fluktuerar, desto mer MadVM överträffar varandra.
Exempelvis använder Reference Ref den dynamiska Markov-beslutsprocessen för att modellera processen för schemaläggning av virtuella maskiner.
Dynamic virtual machine management via approximate Markov decision process
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2016 - The 35th Annual IEEE International Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2016 - The 35th Annual IEEE International Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}