机器学习驱动的虚拟机优化策略：能耗降低与负载均衡

本文档探讨了一种创新的虚拟机放置方法，旨在提高云数据中心的效率和性能。在当前的云计算环境中，随着虚拟机（VM）数量的急剧增长，如何有效地管理和优化资源分配成为关键问题。为了改善云数据中心的能耗、负载均衡性和降低服务等级协议（SLA）的违背率，研究者提出了一个基于机器学习的策略。 该方法的核心是通过环境感知，利用深度神经网络对物理机的资源消耗进行预测和分析。首先，算法利用资源消耗的互补性和不均衡性原理，预先对虚拟机进行合理的放置，确保在物理机之间的负载尽可能均衡。深度神经网络在此过程中扮演了重要角色，其复杂的学习能力使得它能准确地预测物理机的负载等级，从而指导虚拟机的迁移决策。 这种方法不仅关注当前的负载情况，还考虑了未来可能的变化，通过动态调整物理机的数量，进一步优化资源使用。实验结果显示，这种基于机器学习的虚拟机迁移调整方法在实践中取得了显著的效果，成功实现了负载的均衡分布，减少了能源消耗，并降低了SLA违背的可能性。 关键词包括“虚拟机放置”、“机器学习”、“能耗”、“负载均衡”和“服务等级协议”，表明这篇文章主要关注的是将这些技术应用于云计算场景中的优化问题。论文的发表机构为安徽师范大学计算机与信息学院，且得到了安徽省自然科学基金的支持。 对于想要深入了解云计算管理和优化的读者来说，这篇论文提供了有价值的技术参考和实践案例，对于提高数据中心运营效率、节能减排以及提升用户体验具有重要意义。引用时，应按照指定的中文和英文格式进行引用。