基于BP神经网络负载预测的虚拟机部署策略  

Virtual machine deployment strategy by load prediction based on BP neural network

作　　者：张蓓蓓[1,2] 陈宁江[1] 胡丹丹[1] 

机构地区：[1]广西大学计算机与电子信息学院,广西南宁530004 [2]中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230026

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2012年第S1期120-123,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61063012);广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053222);广西高校优秀人才资助计划资助项目([2011]40);广西教育厅科研资助项目([2010]10)

摘　　要：针对传统基于择优选择的虚拟机部署机制忽略了业务对负载指标要求的差异,并且对目标服务器的负载缺乏有效预测,易导致负载不均衡和虚拟机过度迁移等问题,提出一种优化的虚拟机部署策略.首先设计一种改进的BP神经网络算法对服务器节点的负载进行预测,然后实施虚拟机加权部署,使虚拟机部署在合适的服务器上.实验结果显示:该策略在基于时间序列的负载预测上具有较高的拟合精度,可提升虚拟机部署的稳定性.针对传统基于择优选择的虚拟机部署机制忽略了业务对负载指标要求的差异,并且对目标服务器的负载缺乏有效预测,易导致负载不均衡和虚拟机过度迁移等问题,提出一种优化的虚拟机部署策略.首先设计一种改进的BP神经网络算法对服务器节点的负载进行预测,然后实施虚拟机加权部署,使虚拟机部署在合适的服务器上.实验结果显示:该策略在基于时间序列的负载预测上具有较高的拟合精度,可提升虚拟机部署的稳定性.

关 键 词：云计算 负载预测 加权部署 BP算法 虚拟机 

分 类 号：N55[自然科学总论]