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Load-Aware vm migration Using Hypergraph Based CDB-LSTM

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第3期35卷 3279-3294页

作者： N.Venkata Subramanian V.S.Shankar Sriram School of Computing SASTRA Deemed-to-be UniversityThanjavur613401TamilnaduIndia Center for Information Super Highway(CISH) School of ComputingSASTRA Deemed-to-be UniversityThanjavur613401TamilnaduIndia

live Virtual Machine(vm)migration is one of the foremost techniques for progressing Cloud Data Centers’(CDC)proﬁciency as it leads to better resource *** workload of CDC is often dynamic in nature,it is better to envisage the upcoming workload for early detection of overload status,underload status and to trigger the migration at an appropriate point wherein enough number of resources are *** various statistical and machine learning approaches are widely applied for resource usage prediction,they often failed to handle the increase of non-linear CDC *** overcome this issue,a novel Hypergrah based Convolutional Deep Bi-Directional-Long Short Term Memory(CDB-LSTM)model is *** CDB-LSTM adopts Helly property of Hypergraph and Savitzky–Golay(SG)ﬁlter to select informative samples and exclude noisy inference&*** proposed approach optimizes resource usage prediction and reduces the number of migrations with minimal computa-tional complexity during live vm ***,the proposed prediction approach implements the correlation co-efﬁcient measure to select the appropriate destination server for vm migration.A Hypergraph based CDB-LSTM was vali-dated using Google cluster dataset and compared with state-of-the-art approaches in terms of various evaluation metrics.

关键词： Convolutional deep Bi-LSTM hypergraph live vm migration load aware migration cloud data centers vm consolidation

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