【摘 要】
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为了保持虚拟化系统可靠性,冗余与基于监测的维修策略常常被同时应用于虚拟化系统中.现有研究往往关注于单一策略的分析及优化,对联合策略的影响未做深入分析.针对该问题提出了虚拟化系统中联合策略的可靠性及性能分析方法,并基于性能优化模型建立了策略配置参数选择方法.联合策略的可靠性及性能指标通过基于马尔可夫链的分析模型获得,所构建的系统优化模型旨在一定可靠性约束条件下对性能进行最大化.由于无法获得该优化模型
【机 构】
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中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆400714
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为了保持虚拟化系统可靠性,冗余与基于监测的维修策略常常被同时应用于虚拟化系统中.现有研究往往关注于单一策略的分析及优化,对联合策略的影响未做深入分析.针对该问题提出了虚拟化系统中联合策略的可靠性及性能分析方法,并基于性能优化模型建立了策略配置参数选择方法.联合策略的可靠性及性能指标通过基于马尔可夫链的分析模型获得,所构建的系统优化模型旨在一定可靠性约束条件下对性能进行最大化.由于无法获得该优化模型的精确表达式,基于敏感度分析建立了基于条件的二叉搜索算法求解该模型并获得配置参数的近优值.通过实例实验验证了系统性能的分析模型与参数求解方法,实验结果证明:与传统单一策略优化方法相比,考虑联合策略优化的系统性能有一定提高.
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