云计算架构下基于BP神经网络负载预测策略的研究

目前,传统的数据中心运行方式暴露出在资源分配、管理灵活度、资源利用率、应用服务质量等方面的问题。随着虚拟化技术的成熟,采取基于云计算架构的资源池方案,可对虚拟化资源进行统一管理、调配,达到自动化、智能化管理信息系统的目的。文章在介绍云计算、虚拟化技术的基础上,着重探究基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测模型的虚拟机池负载均衡方案,并用仿真实验验证方案的可行性。仿真实验表明,预测模型能够在误差允许的范围内准确预测物理机的负载情况,具有一定的应用价值。