0 引言
如何提高云数据中心的物理主机的利用效率并进行负载均衡操作至关重要[1]，目前大部分云服务提供商都采用虚拟机迁移技术[2]。虚拟机选择是整个虚拟机迁移过程的一个重要步骤，它的功能是从云数据中心的异常物理主机中运用一定的算法选择出需要候选迁移的虚拟机，从而为后续的虚拟机放置过程提供输入参数。
具有高关联度的虚拟机之间更容易触发超负载事件，因此如何防止那些高关联性的虚拟机在虚拟机放置过程中被分配到同一个物理节点上就是一个关键问题[3-4]。
文献[5]提出了虚拟机选择和虚拟机放置过程结合起来,可以充分提高物理资源的使用效率,具有一定的优势；文献[6-7]提出了贪心算法优化的虚拟机选择策略，在选择过程中通过动态调整物理资源利用阈值边界，可以很好地降低能量消耗；文献[8-9]提出了温度感知的虚拟机选择策略，它将物理主机的处理器的温度作为虚拟机选择的标准，是一种考虑硬件的虚拟机选择策略。文献[10]提出了数据依赖的虚拟机选择策略，它在选择候选迁移虚拟机的过程中考虑虚拟机之间的数据依赖关系，它的思路与本文的考虑十分相似。实验结果表明该策略也可以提高云数据中心的各类指标性能，但是文献[5]-[10]都没有考虑虚拟机的关联性。
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作者信息：
徐胜超1，宋 娟2，潘 欢2
(1.广州华商学院 数据科学学院，广东 广州511300；
2.宁夏大学 宁夏沙漠信息智能感知重点实验室，宁夏 银川750021)
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