AI优化云计算虚拟机调度，提高资源利用率

快速阅读: 云计算数据中心面临虚拟机高效分配挑战，类似俄罗斯方块游戏。LAVA系统通过连续再预测技术优化虚拟机分配，提高资源利用率，减少资源闲置，增强经济效益和环保性能。

想象一款类似于俄罗斯方块的拼图游戏，其中方块快速落下堆叠。有些方块完美契合，而另一些则不然。游戏的目标是尽可能紧密且高效地堆积这些方块。这个游戏可以类比云计算数据中心面临的挑战，它们每秒多次尝试尽可能高效地分配处理任务（称为虚拟机或VM）。然而，在这种情况下，“方块”（或虚拟机）会不断出现和消失，有些只有几分钟的生命期，而另一些则可能持续数天。尽管最初不知道虚拟机的生命期，我们仍然希望尽可能地用这些虚拟机填满物理服务器，以提高效率。如果能提前知道任务的大致生命期，显然可以更好地进行分配。

在大型数据中心的规模下，资源的有效利用对于经济和环境都至关重要。糟糕的虚拟机分配会导致“资源闲置”，即服务器剩余的资源太小或不平衡，无法承载新的虚拟机，从而浪费了容量。此外，糟糕的虚拟机分配还会减少“空闲主机”的数量，这对于系统更新和配置大型、资源密集型虚拟机等任务来说非常重要。

这个经典的装箱问题因对虚拟机行为的不完整信息而变得更加复杂。人工智能可以通过学习模型来预测虚拟机的生命期，帮助解决这个问题。然而，这通常依赖于虚拟机创建时的一次性预测。这种方法的挑战在于，一次错误的预测可能会让整个主机长时间处于低效状态。

在“LAVA：具有学习分布和适应误预测功能的生命周期感知虚拟机分配”一文中，我们介绍了三种算法——非侵入式生命周期感知评分（NILAS）、生命周期感知虚拟机分配（LAVA）和生命周期感知重调度（LARS），旨在解决将虚拟机高效地分配到物理服务器上的装箱问题。该系统采用我们称之为“连续再预测”的过程，这意味着它不会依赖于虚拟机创建时的一次性寿命预测。相反，随着虚拟机的运行，模型会不断自动更新其预期剩余生命期的预测。

(以上内容均由Ai生成)