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energy-aware VM migration using dragonfly–crow optimization and support vector regression model in Cloud

International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 2018年第6期9卷 19-42页

作者： Nitin S.More Rajesh B.Ingle Department of Computer Engineering Pune Institute of Computer Technology(PICT)SPPU Pune 411043MaharashtraIndia

Nowadays,virtual machine migration(VMM)is a trending research since it helps in balancing the load of the Cloud *** VMM-based strategies defined in the literature have considered various metrics,such as load,energy,and migration cost for balancing the load of the *** paper introduces a novel VMM strategy by considering the load of the Cloud *** important aspects of the proposed scheme are the load prediction through the support vector regression(SVR)and the optimal VM placement through the proposed dragonfly-based crow(D-Crow)optimization *** proposed D-Crow optimization algorithm is developed by incorporating crow search algorithm(CSA)into dragonfly algorithm(DA).Also,the proposed VMM strategy defines a load balancing model based on the energy consumption,load,and the migration cost to achieve the energy-aware *** simulation of the proposed VMM strategy is done based on the metrics such as load,energy consumption,and the migration *** the results,it can be shown that the proposed VMM strategy surpassed other comparative models by achieving the minimum values of 7.3719%,10.0368%,and 11.0639%for the load,energy consumption,and migration cost,respectively.

关键词： Virtual machine migration load balancing load prediction optimal VM placement energy awareness.

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