本文關(guān)鍵詞：基于Q-Learning的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)伸縮算法

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 虛擬機(jī) 動(dòng)態(tài)伸縮 Q-Learning 資源利用率

【摘要】：針對(duì)大規(guī)模云環(huán)境中業(yè)務(wù)量變化時(shí)平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量和資源消耗的問題,提出一種基于Q-Learning的虛擬機(jī)擴(kuò)容/縮容決策算法。將該問題轉(zhuǎn)換為馬爾科夫決策模型,為了在業(yè)務(wù)平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量和資源消耗之間取得較好的平衡,智能體根據(jù)平臺(tái)當(dāng)前狀態(tài)計(jì)算出最佳策略,執(zhí)行決策并轉(zhuǎn)到下一狀態(tài)。仿真結(jié)果表明,該算法可根據(jù)業(yè)務(wù)量的變化實(shí)時(shí)作出伸縮決策,并提供最合適的虛擬機(jī)資源以滿足業(yè)務(wù)需求,且能提高平臺(tái)的穩(wěn)定性。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 云計(jì)算 虛擬機(jī) 動(dòng)態(tài)伸縮 Q-Learning 資源利用率
【分類號(hào)】：TP302
【正文快照】： 一個(gè)良好的云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)該具有高可擴(kuò)展性、高可用性、高可靠性、能按需分配資源和負(fù)載均衡等特性�？缮炜s性是分布式及并行計(jì)算中的重要指標(biāo)之一,描述了應(yīng)用系統(tǒng)通過改變可用硬件資源和調(diào)度方式來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整自身整體性能的能力[1]。在大規(guī)模虛擬環(huán)境系統(tǒng)中,利用云計(jì)算可伸縮性

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