本文選題：云計算 + 負載預測　； 參考：《華僑大學學報(自然科學版)》2017年04期

【摘要】：針對云環(huán)境下虛擬機資源在多數(shù)時間中處于閑置狀態(tài)導致云資源利用率低的問題,設計一種云資源監(jiān)控系統(tǒng),并在云監(jiān)控基礎上提出一種基于自回歸積分滑動平均(ARIMA)模型的動態(tài)負載預測與資源配置的方法.該方法利用虛擬機負載與配置的關系,通過預測負載情況,提前啟動或者掛起虛擬機,提高云資源的利用率.研究結(jié)合OpenStack云環(huán)境提供的虛擬機,實現(xiàn)其下的云資源監(jiān)控,預測和彈性分配功能.結(jié)果表明:該系統(tǒng)能準確預測虛擬機的需求量,所制定的資源彈性分配策略能夠提高云資源的利用率,進一步節(jié)約成本.
[Abstract]:In order to solve the problem that virtual machine resources are idle for most of the time in cloud environment, which results in low utilization of cloud resources, a cloud resource monitoring system is designed. On the basis of cloud monitoring, a method of dynamic load prediction and resource allocation based on autoregressive integral moving average (ARIMA) model is proposed. This method utilizes the relationship between virtual machine load and configuration and improves the utilization of cloud resources by predicting the load and starting or suspending the virtual machine ahead of time. Combined with the virtual machine provided by OpenStack cloud environment, the functions of cloud resource monitoring, prediction and elastic allocation are realized. The results show that the system can accurately predict the demand of virtual machine, and the flexible resource allocation strategy can improve the utilization of cloud resources and further save the cost.
【作者單位】： 華僑大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金面上資助項目(61370007) 福建省自然科學基金面上資助項目(2013J01241) 華僑大學國家自然科學基金培育項目(JB-ZR1131);華僑大學高層次人才科研啟動項目(10Y0199)
【分類號】：TP277;TP393.09

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