Dynamisk migration av virtuella maskiner på ett kluster av fysiska maskiner är utformad för att maximera resursutnyttjandet genom att balansera belastningar över klustret. När användningen av en fysisk maskin överskrider en fast tröskel anses maskinen vara överbelastad. En virtuell maskin väljs sedan i den överbelastade fysiska maskinen för migrering till en lätt laddad fysisk maskin. Nyckeln till en sådan tröskelbaserad VM-migrering är att avgöra när man ska flytta vilken VM till vilken fysisk maskin, eftersom felaktiga eller otillräckliga beslut kan orsaka onödiga migreringar som skulle påverka den totala prestandan negativt. Vi presenterar i detta dokument en inlärningsram som autonomt hittar och justerar tröskelvärdena i drifttid för olika datorkrav. Centralt för vårt tillvägagångssätt är migrationens tidigare historia och dess effekter före och efter varje migration i termer av standardavvikelse för utnyttjande. Vi skapade en experimentell miljö som består av omfattande verkliga problem benchmarking och ett kluster av 16 fysiska maskiner som var och en har i genomsnitt åtta virtuella maskiner. Vi visar genom experimentella resultat att vårt tillvägagångssätt autonomt finner trösklar nära de optimala för olika datorscenarier och att sådana varierande trösklar ger ett optimalt antal VM-migreringar för att maximera resursutnyttjandet.
Choi m.fl. I REF föreslogs en autonom inlärningsmetod för tröskelbaserad VM-migrering.
Autonomous learning for efficient resource utilization of dynamic VM migration
{'venue': "ICS '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}