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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Distributed Computing Systems >Learn-as-You-Go with Megh: Efficient Live Migration of Virtual Machines
【24h】

Learn-as-You-Go with Megh: Efficient Live Migration of Virtual Machines

机译：与Megh随学而行：虚拟机的高效实时迁移

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We propose a reinforcement learning algorithm, Megh, for live migration of virtual machines that simultaneously reduces the cost of energy consumption and enhances the performance. Megh learns the uncertain dynamics of workloads as-it-goes. Megh uses a dimensionality reduction scheme to projectthe combinatorially explosive state-action space to a polynomial dimensional space. These schemes enable Megh to be scalable and to work in real-time. We experimentally validate that Megh is more cost-effective and time-efficient than the MadVM and MMT algorithms.
机译：我们为虚拟机的实时迁移提出了一种强化学习算法Megh，该算法同时降低了能源消耗的成本并提高了性能。 Megh可以随时了解工作负载的不确定动态。 Megh使用降维方案将组合爆炸状态作用空间投影到多项式维空间。这些方案使Megh具有可伸缩性并可以实时工作。我们通过实验验证了Megh比MadVM和MMT算法更具成本效益和时间效率。

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