在云中调度功率和性能高效的虚拟机

cloud computing; VM consolidation;

带有实时迁移技术的云计算被认为是应对数据中心的功耗和性能管理的最有前途的方法之一。整个服务器场中有关性能和电源管理的大多数先前工作都是以单独的方式完成的。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种用于整个服务器场的有效方法，该方法旨在以协调方式动态整合虚拟机，从而优化能耗和性能之间的权衡。首先，我们专注于虚拟机（VM）选择步骤。然后，我们将虚拟机选择任务视为动态决策（DDM）问题，并构建具有功能和性能的协调成本函数。在这项研究中，采用强化学习的Q学习策略（RL）解决了DDM问题。该算法在CloudSim工具箱中使用真实的工作负载跟踪进行了仿真。最后，实验结果表明，在能耗，VM迁移数，平均SLA违规和主机关闭次数方面，我们的方法优于其他算法。

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