基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
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基于Q-learning的虛擬機細粒度資源自適應管理辦法

884 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 08:30:15

本發(fā)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(tài)管理技術領域。本發(fā)明首先利用Linux性能監(jiān)測工具實時搜集硬件計數(shù)器數(shù)據(jù)后，結(jié)合LightGBM算法來預測應用的響應時間是否滿足SLO。當預測結(jié)果超出SLO規(guī)定范圍時，則基于強化學習框架Q?learning，來動態(tài)調(diào)整CPU、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)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。

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(quán)利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)