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    基于Q-learning的虛擬機細粒度資源自適應管理辦法

    944   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:30:15
    本發明涉及一種基于Q?learning的虛擬機細粒度資源自適應管理辦法，屬于虛擬機動態管理技術領域。本發明首先利用Linux性能監測工具實時搜集硬件計數器數據后，結合LightGBM算法來預測應用的響應時間是否滿足SLO。當預測結果超出SLO規定范圍時，則基于強化學習框架Q?learning，來動態調整CPU、內存、硬盤、網絡帶寬和末級緩存(Last Level Cache,LLC)這些細粒度資源。使得用戶應用在滿足SLO指標的同時，還能最大化細粒度資源的使用效率。
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    聲明：
    “基于Q-learning的虛擬機細粒度資源自適應管理辦法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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