Gorm Migration的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

於OpenStack雲端平台實作虛擬化容錯功能與改善容錯轉移造成網路停止時間過長問題之研究

為了解決Gorm Migration的問題，作者吳竺嶧 這樣論述：

一、 緒論二、 研究動機2-1 OpenStack的便利性2-2 Cuju容錯功能與libvirt的整合2-3 Cuju容錯功能與OpenStack的整合三、 背景知識3-1 QEMU/KVM3-2 Cuju容錯功能3-3 libvirt3-4 OpenStack雲平台四、 研究方法4-1 Cuju容錯功能與libvirt的整合過程4-2 Cuju容錯功能與OpenStack的整合過程4-3 網路中斷問題的分析4-4 對 OpenStack的網路遷移機制進行修改4-5 OpenStack的資料庫五、 實驗及效能分析5-1 實驗平台5-2 建立容錯連線測試

5-3 容錯模式延遲時間測試5-4 容錯轉移測試5-5 容錯轉移執行時間效能測試5-6 服務停機時間比較5-7 容錯轉移後再次建立容錯連線測試5-8 長時間容錯模式測試六、 結論與未來展望6-1 結論與未來展望七、 參考文獻

在虛擬資料中心處理時變工作量的資源管理方法

為了解決Gorm Migration的問題，作者薩亞吉 這樣論述：

現代虛擬化數據中心通常依靠虛擬機（VM）遷移將工作負載整合到一台機器上以節省能源。但是虛擬機遷移有很多缺點，包括性能下降、服務中斷等。因此，當遷移發生時，使用整合感知調度方法來最小化開銷是微不足道的。如果工作負載隨時間變化，即隨時間變化的工作負載，則手頭的問題變得更具挑戰性。隨著工作負載需求的變化，需要一個編排器來相應地管理資源。在本論文中，我為虛擬化數據中心中隨時間變化的工作負載提出了各種資源編排技術。我已經在兩種不同類型的系統上實現了這種方法：(i) 批處理系統和 (ii) 網絡功能虛擬化 (NFV)。 我將論文分為三部分進行研究：（i）CAMIRA是一種可感知合併的調度算法，可主動避免

VM遷移；（ii）MIRAGE是一種使用遺傳算法將VM遷移減至最少的VM放置策略 (iii)REAP 是一種重新配置感知編排技術，適用於虛擬化數據中心中具有時變工作負載的網絡功能虛擬化。在CAMIRA中，我們的結果表明，利用VM整合決策的先驗知識，我們的調度算法將遷移數量顯著減少了37％-46％，從而提高了系統性能，同時減少了網絡帶寬消耗並縮短了作業執行時間。在 MIRAGE 中，我們展示了同樣的問題可以表述為整數線性規劃（ILP）問題，並且可以通過遺傳算法找到接近最優的解決方案。 在 REAP 中，我們研究了各種重新配置策略，通過在 NFV 佈局問題中設計模型來製定其成本，ILP 和啟發式解

決方案。在我們的評估中，我們觀察到能源和重新配置成本降低了 60% 和 25%，我們分析了每種重新配置方法的成本降低，以驗證我們啟發式算法的設計。