基于Markov的Docker动态迁移方法优化研究

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针对Docker动态迁移中高脏页率内存被重复拷贝问题,提出了基于Markov的Docker动态迁移优化算法。首先利用linux的内存跟踪机制获取内存页被修改的情况,之后将获取的数据输入Markov预测算法,根据预测结果求出高脏页率内存并将其放到后期传输。实验表明,该方案能有效减少高脏页率内存的重复拷贝,特别是在高负载的情况下,同时能减少迭代次数约25.20%,缩短停机时间约7.14%。
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