本文關鍵詞：IaaS下基于預測的彈性云服務的研究

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【摘要】：針對供應虛擬機的IaaS(infrastructure as a service)云下虛擬機部署存在較高時延,導致彈性云服務效率低下的問題,提出一種基于ARIMA模型和季節(jié)指數(shù)的動態(tài)負載預測及資源估算的方法.該方法利用負載與虛擬機配置的關系,預測負載值,并估算虛擬機需求量,從而可提前部署虛擬機,提高IaaS云的服務效率.研究結(jié)合供應虛擬機的私有IaaS云環(huán)境,實現(xiàn)其下的彈性供應的資源決策模塊.實驗與算法分析表明,該方法能夠準確決策虛擬機資源量,保證虛擬機資源預留,有效改善了IaaS云的彈性效率.
【作者單位】： 廣西大學計算機與電子信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(60973074) 廣西自然科學青年基金(2013GXNSFBA019281)
【分類號】：TP393.09
【正文快照】： i引言虛擬機供應是IaaS下的重要服務模式之一,“彈性”反映資源供應方快速、按需的資源服務能力.因此,對云供應方而言,如何應對用戶的隨需虛擬機資源請求,提高服務效率是實現(xiàn)彈性云的根本問題而系統(tǒng)負載的精確預測和資源需求量的分析是基于預測方法的資源供應中兩個亟待突破的

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