20、机器学习模型在虚拟机及时迁移预测中的应用

机器学习模型在虚拟机及时迁移预测中的应用

在云计算环境中，虚拟机（VM）的实时迁移是一项关键技术，它能够在不中断服务的情况下将虚拟机从一个物理主机迁移到另一个物理主机，从而实现资源的优化分配和负载均衡。然而，虚拟机的迁移过程可能会带来一定的成本和网络流量，因此如何准确预测哪些虚拟机可以在短时间内迁移，成为了一个重要的研究问题。本文将介绍如何使用机器学习模型来预测虚拟机的迁移结果，以及如何通过调整模型参数和评估模型性能来选择最优的模型。

数据集选择

为了创建用于虚拟机实时迁移决策的预测模型，我们需要从实验结果中选择数据，以回答“哪些虚拟机是可迁移的或不可迁移的？”这个问题。这个问题的答案有助于选择迁移时间较短的虚拟机进行迁移，从而降低迁移成本和网络流量。

数据集的选择至关重要，我们从 10 个稳定工作负载的结果中选择了具有 10 个特征的数据集，并标记了两个类别标签，具体结构如下表所示：
| 工作负载 | 类别标签 | 特征 |
| — | — | — |
| crypto.rsa | 可迁移 | 总系统内存 |
| scimark.monte carlo | | 已使用内存 |
| scimark.sor.small | | 空闲内存 |
| scimark.sparse.small | | 缓冲区缓存 |
| scimark.sparse.large | | CPU 数量 |
| compiler.compiler | 不可迁移 | CPU 使用率 |
| serial | | 负载平均值 |
| sunflow | | 队列大小 |
| xml.transform |