一种基于概率性k箱装箱模型的虚拟机资源调度方法

本发明公布了一种基于概率性k箱装箱模型的虚拟机资源调度方法，包括获取云计算数据中心中物理机的资源容量信息；基于云计算数据中心中虚拟机的实际资源利用率，采用Γ‑鲁棒性理论进行虚拟机的调度分配；执行虚拟机的资源调度分配，使得物理机的资源利用率达到最大化，同时控制热点发生的概率。对于热启动场景，通过历史资源利用数据，采用混合整数线性规划模型对虚拟机进行资源分配；对冷启动场景，使用机器学习模型对虚拟机的资源利用情况进行预测，并根据预测结果进行资源分配。本发明可提升云计算数据中心中物理机资源的利用率，并减少虚拟机过度分配时的资源热点问题，可有效平衡资源利用率，降低热点发生的风险。