雲端運算是近年來一直被關注的技術，越來越多的網路應用服務借重雲端運算提供用戶端更加便利的使用經驗。與雲端運算息息相關的系統虛擬化技術，不僅可以提高伺服器的執行效能，也具備動態資料調配的特性。當伺服器因為設備故障、負載過大或維護等因素需要停止運轉時，可透過即時遷移技術將資料快速的轉移到備援伺服器上，且使用者不會察覺到服務中斷。
本篇論文介紹在即時轉移技術中，透過預測記憶體修改機率，判斷頁面是否進入暫停-複製階段(Stop-and-copy Phase)，減少資料在網路上做不必要的轉移，進而縮短資料遷移的時間。
先前研究透過其他方式，進行記憶體修改率預測，但必須統計到第十次疊代頁面的歷史變化狀態，才能夠準確預測記憶體修改機率。本研究使用Game Theory模型，只需知道本次與前一次的記憶體修改機率，可有效降低預測次數，提早判定頁面是否進入Stop-and-copy階段，進而節省即時遷移所需的時間。

Cloud computing was a technology in recent years which had been concerned. More and more network applications provided client a more convenient experience for use on the cloud computing service. Cloud computing is using virtualization technology. It can not only improve the performance on the server, but including a characteristic dynamic data assignment. Additionally, any server with fault, over loading or maintenance…etc. which need to be stopped, the user is not aware that the service has interrupted, that is because the technology of live migration will quickly backup the remaining data from original server to another server. 
This study introduces that predicting the probability of memory modification to determine the dirty page whether to go the Stop-and-copy phase in the technology of live migration. This method can avoid data be unnecessary transferred over the network, and reduce the time of migration. 
The previous studies used other methods to predict the probability of memory modification. But it must be statistics the historical changes of ten times iteration, to be able to accurately predict the probability of memory modification. This study used Game Theory model has a capability just to know this and previous probability of memory modification. It can effectively reduce the predicted numbers to determine the dirty page whether to go Stop-and-copy phase, thus saving time required for live migration.

目   錄
第一章 緒論 1
1.1 前言	1
1.2 動機與目的 3
1.3 論文章節架構 5
第二章 背景知識與相關研究 6
2.1 虛擬機器（Virtual Machines，VMs) 6
2.1.1 虛擬化技術 6
2.2 虛擬機器遷移 10
2.2.1 非即時遷移（Non-Live Migration） 12
2.2.2	即時遷移（Live Migration） 12
2.2.2.1	推進階段（Push Phase） 13
2.2.2.2	停止-複製階段（Stop-and-copy Phase） 14
2.2.2.3	拖行階段（Pull Phase） 14
2.2.3 預先複製（Pre-Copy） 14
2.2.4 後複製（Post-Copy）	15
2.3 賽局理論（Game Theory） 15
2.4 吉爾伯特-艾略特預測模型（Gilbert-Elliot model） 17
第三章 預測機制的研究 20
3.1 先前研究的問題說明 20
3.2 賽局理論預測方法說明 20
3.3 賽局理論預測範例說明 22
第四章 數據結果比較分析 27
4.1 Locality狀態預測 27
4.2 Random狀態預測 30
4.3 變動大狀態預測	 33
4.4 指數型狀態預測	 36
4.5 梅花型狀態預測	 39
第五章 結論與未來展望 42
5.1 結論	42
5.2 未來展望 42
參考文獻 43

圖目錄
圖2.1 全虛擬化架構圖 8
圖2.2 半虛擬化架構圖 9
圖2.3 硬體輔助虛擬化架構圖	10
圖2.4 虛擬機器遷移示意圖[5] 11
圖2.5 即時遷移三階段示意圖	13
圖2.6 Gilbert-Elliot模型 [1] 17
圖4.1 Locality模擬結果 29
圖4.2 Random模擬結果 32
圖4.3 變動大狀態模擬結果 35
圖4.4 指數型狀態模擬結果 38
圖4.5 梅花型狀態模擬結果 41
 
表目錄
表3.1 第N+1次疊代的償付矩陣 21
表3.2 Dirty Page變化範例 23
表3.3 Dirty Page在U1的平均變化率 23
表3.4 U0到U10的平均變化率	24
表3.5 第2次疊代的償付矩陣 24
表3.6 範例Dirty Page記憶體變化率預測值 26
表4.1 Locality頁面變化 27
表4.2 Locality所有疊代的平均變化率	28
表4.3 Locality記憶體變化率預測值 28
表4.4 Random頁面變化 30
表4.5 Random所有疊代的平均變化率 30
表4.6 Random記憶體變化率預測值 31
表4.7 變動大狀態頁面變化 33
表4.8 變動大狀態所有疊代的平均變化率	33
表4.9 變動大狀態記憶體變化率預測值 34
表4.10 指數型狀態頁面變化 36
表4.11 指數型狀態所有疊代的平均變化率 37
表4.12 指數型狀態記憶體變化率預測值 37
表4.13 梅花型狀態頁面變化	39
表4.14 梅花型狀態所有疊代的平均變化率 39
表4.15 梅花型狀態記憶體變化率預測值	40

[1]林逸偉，“雲端運算即時轉移記憶體預測機率之改善研究”，淡江大學電機工程學系碩士論文，中華民國102年6月。
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[3]E. Anderson, M. Hobbs, K. Keeton, S. Spence, M. Uysal,and  A. Veitch.Hippodrome: running circles around storage administration. In Proceedings of the First Usenix Conference on File and Storage Technologies(FAST). (2002)
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[9]戴久永，“管理數學 第二版”，滄海書局出版社，中華民國101年。