摘要
本发明公开了一种针对虚拟机的资源分配方法和装置,通过对采集自目标虚拟机的实时负载、性能指标和能源消耗中每两个数据之间的线性系数进行计算生成三个子数据集,整合三个子数据集输出分配数据集;将分配数据集平均分为样本数据集和训练数据集,训练数据集用于对初始机器模型进行训练,样本数据集和目标能源成本以及目标性能指标则输入至训练后模型进行预测,并根据模型输出的资源需求预测对资源进行分配。通过计算三类数据之间的线性系数明确了虚拟机各项参数之间的关联关系,提高了预测模型的预测准确性和精确性;根据实时采集的数据进行预测和分配实现了虚拟机分配策略的动态调整,提高了资源分配的实用性和资源利用的充分性。
技术关键词
资源分配策略
需求预测模型
资源分配方法
资源分配装置
训练样本数据
线性
训练集
消除算法
正则化参数
输出特征
模块
物理
能源
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资源需求数据
数据资源分配方法
资源调度策略
物联网系统
曲线
塔设备
多元线性回归模型
训练样本数据
负荷预测模型
数据存储单元
虚拟对象
玩家
训练样本数据
模型生成方法
交互方法
锅炉运行控制系统
蒸汽预测
长短期记忆神经网络
需求预测模型
优化模糊神经网络