文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211692
中文引用格式： 徐勝超，宋娟，潘歡. 云數(shù)據(jù)中心基于皮爾遜相關系數(shù)的虛擬機選擇策略[J].電子技術應用，2021，47(10)：77-81.
英文引用格式： Xu Shengchao，Song Juan，Pan Huan. The Pearson correlation coefficient based virtual machine selection strategy for cloud[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(10)：77-81.
0 引言
如何提高云數(shù)據(jù)中心的物理主機的利用效率并進行負載均衡操作至關重要[1]，目前大部分云服務提供商都采用虛擬機遷移技術[2]。虛擬機選擇是整個虛擬機遷移過程的一個重要步驟，它的功能是從云數(shù)據(jù)中心的異常物理主機中運用一定的算法選擇出需要候選遷移的虛擬機，從而為后續(xù)的虛擬機放置過程提供輸入?yún)?shù)。
具有高關聯(lián)度的虛擬機之間更容易觸發(fā)超負載事件，因此如何防止那些高關聯(lián)性的虛擬機在虛擬機放置過程中被分配到同一個物理節(jié)點上就是一個關鍵問題[3-4]。
文獻[5]提出了虛擬機選擇和虛擬機放置過程結(jié)合起來,可以充分提高物理資源的使用效率,具有一定的優(yōu)勢；文獻[6-7]提出了貪心算法優(yōu)化的虛擬機選擇策略，在選擇過程中通過動態(tài)調(diào)整物理資源利用閾值邊界，可以很好地降低能量消耗；文獻[8-9]提出了溫度感知的虛擬機選擇策略，它將物理主機的處理器的溫度作為虛擬機選擇的標準，是一種考慮硬件的虛擬機選擇策略。文獻[10]提出了數(shù)據(jù)依賴的虛擬機選擇策略，它在選擇候選遷移虛擬機的過程中考慮虛擬機之間的數(shù)據(jù)依賴關系，它的思路與本文的考慮十分相似。實驗結(jié)果表明該策略也可以提高云數(shù)據(jù)中心的各類指標性能，但是文獻[5]-[10]都沒有考慮虛擬機的關聯(lián)性。
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作者信息：
徐勝超1，宋 娟2，潘 歡2
(1.廣州華商學院 數(shù)據(jù)科學學院，廣東 廣州511300；
2.寧夏大學 寧夏沙漠信息智能感知重點實驗室，寧夏 銀川750021)
