Performance Measurement and Configuration Optimization of Virtual Machines Based on the Bayesian Network

机译：基于贝叶斯网络的虚拟机性能测量与配置优化

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It is significant to accurately measure the performance of virtual machines (VMs) and reasonably allocate resources according to users' requirements for both users and cloud resource providers in IaaS cloud computing. In this paper, we propose a Bayesian network based model, called PPBN, to describe uncertain relationships among properties and performance of VMs and then measure VM performance in the form of probabilities. Further, we design a linear optimization approach to minimize resource cost and improve host resource utilization at the same time. Experimental results show that our method can measure VM performance accurately and the achieved configuration can meet users' performance requirements well.

机译：在IaaS云计算中，准确衡量虚拟机（VM）的性能并根据用户对用户和云资源提供商的要求合理分配资源非常重要。在本文中，我们提出了一种基于贝叶斯网络的模型，称为PPBN，用于描述VM的属性和性能之间的不确定关系，然后以概率的形式衡量VM的性能。此外，我们设计了一种线性优化方法，以最小化资源成本并同时提高主机资源利用率。实验结果表明，该方法可以准确地测量虚拟机性能，所实现的配置可以很好地满足用户的性能要求。

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来源
《International Conference on Cloud Computing and Security》|2017年|641-652|共12页
会议地点
作者
Jia Hao; Binbin Zhang; Kun Yue; Juan Wang; Hao Wu;
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正文语种
中图分类
关键词
Virtual machine; Performance measurement; Configuration optimization; Bayesian network;

机译：虚拟机;绩效评估;配置优化;贝叶斯网络;

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