声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：31-1289/TP
国际刊号：1000-3428
发布日期:
作者：郭良敏,高俊杰,胡桂银
单位：安徽师范大学 a.计算机与信息学院; b.网络与信息安全安徽省重点实验室,安徽 芜湖 241003
关键词：虚拟机放置,机器学习,能耗,负载均衡,服务等级协议
基金：安徽省自然科学基金(1908085MF190,1508085QF133,1808085MF172)。
为改善云数据中心的能耗、负载均衡性和服务等级协议(SLA)违背率,对虚拟机放置策略进行优化。基于IaaS环境,提出一种基于机器学习的虚拟机迁移调整方法。根据资源消耗的互补性和不均衡性对虚拟机进行预放置,使用深度神经网络预测物理机负载等级,并利用深度Q网络调整物理机数量。实验结果表明,该方法能够有效均衡负载分布,降低能源开销和SLA违背率。
来源：2019年第5期
《计算机工程》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。