云數據中心基于皮爾遜相關系數的虛擬機選擇策略
                                                所屬分類:技術論文
                                                上傳者:aetmagazine
                                                文檔大?。?span>535 K
                                                標簽: 皮爾遜相關系數 虛擬機選擇 能量消耗模型
                                                所需積分:0分積分不夠怎么辦?
                                                文檔介紹:提出了云數據中心基于皮爾遜相關系數的虛擬機選擇策略(Pearson Correlation coefficient Virtual Machine Selection,PC-VMS)。PC-VMS把統計學中的皮爾遜相關系數應用于虛擬機CPU歷史利用率數據,建立了衡量每對虛擬機CPU利用率之間的相關性的數學模型;PC-VMS會獲取每對虛擬機最近n次的CPU利用率,根據輸入的兩組數據來計算皮爾遜相關系數,最后在一組相關性最高的虛擬機中選擇一個CPU利用率最高的進行遷移,隨后結合虛擬機放置策略分配到新的目標物理主機上。仿真結果表明,PC-VMS與CloudSim4.0內置的虛擬機選擇策略相比,各類性能指標都有改善,PC-VMS可以為企業節能云數據中心的構造提供參考。
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