【摘要】：在線遷移已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心的一個核心管理工具,廣泛用于負(fù)載平衡、服務(wù)器整合和系統(tǒng)維護等方面。精確地預(yù)測在線遷移性能是制定有效遷移決策的前提。在廣泛用于開源云計算的qemu-kvm虛擬化平臺中,遷移策略與傳統(tǒng)的預(yù)拷貝策略存在差異,導(dǎo)致已有的遷移模型無法有效地應(yīng)用于該平臺。為此,提出一種基于qemu-kvm平臺的遷移策略的建模方法,基于模型抽取影響在線遷移性能的關(guān)鍵因素,分析它們與遷移性能之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,最后針對這些關(guān)鍵參數(shù)建立相應(yīng)的測試環(huán)境,以此測試評估模型的正確性與精確性。測試結(jié)果表明模型預(yù)測遷移時間和遷移數(shù)據(jù)總量的精確度在95%以上。
[Abstract]:Online migration has become a core management tool for data centers, widely used in load balancing, server consolidation and system maintenance. Accurate prediction of on-line migration performance is a prerequisite for making effective migration decisions. In the qemu-kvm virtualization platform widely used in open source cloud computing, the migration strategy is different from the traditional pre-copy strategy, which leads to the existing migration model can not be effectively applied to the platform. Therefore, a modeling method of migration strategy based on qemu-kvm platform is proposed. The key factors affecting on-line migration performance are extracted based on the model, and the mathematical relationship between them and migration performance is analyzed. Finally, according to these key parameters, the corresponding test environment is established to test and evaluate the correctness and accuracy of the model. The test results show that the accuracy of the model to predict migration time and total migration data is more than 95%.
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;西安交通大學(xué)計算機系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61173040)資助
【分類號】：TP302

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2461794