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針對(duì)傳統(tǒng)虛擬機(jī)整合（ VMC）方法難以保持主機(jī)工作負(fù)載長(zhǎng)期穩(wěn)定的問(wèn)題，提出一種基于高斯混合模型的高效虛擬機(jī)整合（ GMM-VMC）方法。為了準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)主機(jī)負(fù)載的變化趨勢(shì)，首先，使用高斯混合模型（GMM）對(duì)活動(dòng)物理主機(jī)的工作負(fù)載歷史記錄進(jìn)行擬合；然后，根據(jù)活動(dòng)物理主機(jī)工作負(fù)載的GMM和主機(jī)自身的資源配置情況計(jì)算主機(jī)的過(guò)載概率，并根據(jù)過(guò)載概率判定主機(jī)是否存在過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)；對(duì)存在過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的物理主機(jī)，根據(jù)部署在該物理主機(jī)上的虛擬機(jī)對(duì)降低主機(jī)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)和虛擬機(jī)遷移所需的時(shí)間這兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行待遷移虛擬機(jī)選擇；最后，使用GMM估算待遷移虛擬機(jī)對(duì)各個(gè)目標(biāo)主機(jī)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的影響，并選擇受影V向最小的主機(jī)作為目標(biāo)主機(jī)。通過(guò)CloudSim仿真平臺(tái)模擬該GMM-VMC方法，并根據(jù)能源消耗、服務(wù)質(zhì)量（QoS）、整合效率等指標(biāo)與已有的整合方法進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GMM-VMC方法能夠有效地降低數(shù)據(jù)中心能耗，提高服務(wù)質(zhì)量。
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