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基于规模可变强化学习的异构集群虚拟机重放置方法及装置 

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申请/专利权人:华南理工大学

摘要:本发明公开了一种基于规模可变强化学习的异构集群虚拟机重放置方法,包括:首先采集集群运行时状态和服务质量数据,随后通过虚拟机重放置规则更新主机掩码向量。在此基础上,建立异构主机类型嵌入的特征表示方法,以反映主机间的相似度与差异。然后,构建主机历史利用率序列的特征提取网络,以捕捉资源利用的动态变化。最后,设计强化学习基础模型,实现规模可变的虚拟机重放置方法,当集群规模因主机宕机或维护而变动时,通过掩码机制限制虚拟机重放置范围,确保资源调度的有效性与稳定性。本发明针对异构集群特性,实现了灵活且高效的虚拟机重放置策略。

主权项:1.基于规模可变强化学习的异构集群虚拟机重放置方法,其特征在于,包括以下步骤:采集集群运行时信息,包括主机的CPU利用率和能耗数据,以及虚拟机的服务质量违反率;所述虚拟机的服务质量违反率是虚拟机经历资源不足的时间占总活跃时间的比例;根据集群状态和虚拟机重放置规则,更新主机掩码向量;t时刻的主机掩码向量表示为Maskt=m1,m2,…,mN|mi∈{0,1},mi=1表示不能放置虚拟机,mi=0表示可以放置虚拟机;所述主机掩码向量长度等于集群中的主机数量,顺序与集群中的主机顺序一致;建立异构主机类型嵌入的状态特征表示方法,将集群中不同类型的主机映射到同一空间中,以反映主机之间的相似度和差异化;建立主机历史利用率序列的特征提取网络,将每个主机的CPU利用率序列转换为固定长度的特征向量;建立求解虚拟机调度问题的强化学习基础模型,模型的输入为集群状态向量、主机掩码向量和主机类型嵌入,模型的输出为虚拟机重放置的动作向量;建立规模可变的虚拟机重放置方法,所述虚拟机重放置方法是指根据集群的状态和虚拟机重放置规则,对过载或欠载的主机上的虚拟机进行迁移,以达到能耗最小化和服务质量最大化的目的。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华南理工大学 基于规模可变强化学习的异构集群虚拟机重放置方法及装置

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