【摘 要】
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如今数据中心的管理是云计算行业研究的热点。如何提高数据中心的资源利用率,保证数据中心的负载均衡成为了研究的重中之重。目前,对于云数据中心资源利用率的优化主要是通过
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如今数据中心的管理是云计算行业研究的热点。如何提高数据中心的资源利用率,保证数据中心的负载均衡成为了研究的重中之重。目前,对于云数据中心资源利用率的优化主要是通过虚拟机迁移技术来完成的。然而现有的虚拟机迁移策略难以顾及节能与数据中心负载均衡两个目标,因此综合考虑数据中心的功耗与负载均衡,建立节能的虚拟机迁移模型是一种有效的途径。通过对现有数据中心管理策略进行研究,本文取得的研究成果主要包括:1.针对现有的单一预测模型难以准确预测云数据中心负载的问题,引进诱导有序加权平均(Induced Ordered Weighted Average,IOWA)算子。该算子通过每个单项预测方法在样本区间各个时间点的拟合精度的高低按顺序赋权,以误差平方和为准则建立新的负载组合预测模型。经过大量的数值示例验证了模型的正确性和有效性。2.针对当前虚拟机迁移模型未综合考虑节能的数据中心负载均衡的问题,本文建立数据中心的强化学习模型,通过强化学习的方法探索云环境下虚拟机迁移的最佳策略,减少虚拟机迁移的数量,从而达到低功耗的数据中心的负载均衡。3.本文采用可视化的方法设计并实现了数据中心负载均衡系统,对本文提出的两个模型进行验证,为数据中心的负载均衡策略提出了一种新的解决方案。
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