ABSTRACT För att minska energiförbrukningen och balansera resursbelastningen av fysiska maskiner (PM:er) i molndatacenter, presenterar vi en spelbaserad konsolideringsmetod för virtuella maskiner (VM:er) med energi och belastning (tillämpad belastning) begränsningar. För det första testar vi varje uppmätt värde på resursbelastningen med hjälp av ett t-test för att filtrera avvikelser. Baserat på dessa värden, den framtida resursbelastningen prognostiseras med grå teori. För det andra grupperas alla online-PM:er efter antalet virtuella maskiner på dem och deras framtida belastningsvärden. Baserat på grupperingarna föreslås en förbearbetningsalgoritm för val av PM för destinationen för att bestämma en uppsättning PM för en VM i väntan på migrering. Slutligen väljer vi slutdestinationen PM för VM med spelbaserade metoder som syftar till att optimera den totala energiförbrukningen. De experimentella resultaten visar att vår metod kan minska både energiförbrukningen och balansbelastningen utan att i onödan öka antalet VM-migreringar.
Den spelbaserade konsolideringsmetoden för virtuella maskiner föreslås i REF.
A Game Based Consolidation Method of Virtual Machines in Cloud Data Centers With Energy and Load Constraints
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}