【摘 要】
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针对如何从云数据中心的异常物理主机中选择出候选迁移虚拟机列表是虚拟机迁移中的问题,提出了基于贪心模式的虚拟机选择算法(GAO-VMS)。GAO-VMS每次都选择那些目标函数最优的虚拟机作为标准来迁移,形成候选迁移虚拟机列表,它有三类贪心模式:最大能量降低消耗策略(MPR)、最小迁移时间及能量消耗均衡策略(TPT)、最小每秒百万条指令数虚拟机请求策略(VVM)。使用CloudSim模拟器作为GAO-
【机 构】
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河南广播电视大学信息技术中心,河南广播电视大学信息工程学院
【基金项目】
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河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2017GGJS135),河南省科技攻关项目(182102210573),中国博士后科学基金面上项目(2019M652576),河南省博士后科研基金启动基金资助项目(19030016)
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针对如何从云数据中心的异常物理主机中选择出候选迁移虚拟机列表是虚拟机迁移中的问题,提出了基于贪心模式的虚拟机选择算法(GAO-VMS)。GAO-VMS每次都选择那些目标函数最优的虚拟机作为标准来迁移,形成候选迁移虚拟机列表,它有三类贪心模式:最大能量降低消耗策略(MPR)、最小迁移时间及能量消耗均衡策略(TPT)、最小每秒百万条指令数虚拟机请求策略(VVM)。使用CloudSim模拟器作为GAO-VMS的仿真环境。仿真结果表明:与常见的虚拟机迁移策略相比较,GAO-VMS使得云数据中心的能量消耗减少
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