ABSTRACT Virtual Machine (VM) konsolidering ger en lovande strategi för att spara energi och förbättra resursutnyttjandet i datacenter. Men aggressiv konsolidering av virtuella maskiner kan leda till service-nivåavtal (SLA) överträdelse, vilket är viktigt för datacenter och deras användare. Därför är det mycket meningsfullt att göra en avvägning mellan effektiv effekt och minskning av SLA-överträdelsenivån. I detta dokument föreslår vi en värd som överbelastar/underladdar detektionsalgoritm och en ny algoritm för VM-placering baserat på vår föreslagna robusta enkla linjära regressionsprediktionsmodell för SLA-medveten och energieffektiv konsolidering av virtuella maskiner i molndatacenter. Olika från den inhemska linjär regression, våra föreslagna metoder ändra förutsägelsen och kiss mot överprediktion genom att lägga felet till förutsägelsen; i detta papper föreslår vi åtta metoder för att beräkna felet. Vi utvärderar våra föreslagna algoritmer genom att utöka CloudSim-simulatorn med hjälp av PlanetLabs arbetsbelastning och slumpmässig arbetsbelastning. De experimentella resultaten visar att vår föreslagna modell kan minska antalet överträdelser av SLA med högst 99,16 % och energiförbrukningen med högst 25,43 % för den verkliga arbetsbelastningen.
Det är Lianpeng Li. REF presenterade SLA-medveten och energieffektiv konsolidering av virtuella maskiner med hjälp av robust linjär regressionsförutsägelsemodell.
SLA-Aware and Energy-Efficient VM Consolidation in Cloud Data Centers Using Robust Linear Regression Prediction Model
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}