文献类型：期刊文章

作　　者：王萍[1] 付晓聪[1] 许海洋[1]

WANG Ping;FU Xiaocong;XU Haiyang(School of Sciences and Information Science,Qingdao Agricultural University,Qingdao 266109,China)

机构地区：[1]青岛农业大学理学与信息科学学院

出　　处：《青岛农业大学学报（自然科学版）》

基　　金：教育部产学合作协同育人项目(201701020094);青岛农业大学高层次人才科研基金资助(663/1117028)

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：1

起止页码：73-78

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：针对云计算环境下虚拟资源调度问题,提出基于负载预测的虚拟资源调度策略VRSP-LP(Load Prediction-based Virtual Resource Scheduling Policy)。根据最近一个时间区间内的虚拟机负载数据,预测下一个时间区间内的负载,从而进行资源动态分配实现负载均衡。如果当前服务器的剩余物理资源数量无法动态分配,则迁移内存容量较小的虚拟机释放物理资源,在虚拟机性能损失最小的情况下,进行动态资源分配。从试验结果可以看出,在本文的试验条件下,当CPU或内存的使用率超过60%时,VRSP-LP方法开始对云服务中心的CPU、内存等资源进行动态分配,该方法能够有效地降低虚拟机在高访问量时CPU或内存的使用率,降低虚拟机的性能损失。

关 键 词：云计算 虚拟化 资源调度 负载预测  

分 类 号：TP302.7]