【摘要】：自適應(yīng)的調(diào)整云應(yīng)用所占用的資源是一種有效的保障云應(yīng)用性能的方法,但傳統(tǒng)的決策方法面向基于服務(wù)的系統(tǒng)(Service-Based System,SBS)時(shí)會(huì)存在一些問(wèn)題,例如基于應(yīng)用系統(tǒng)性能模型的決策方法不能很好適應(yīng)云環(huán)境下SBS的動(dòng)態(tài)變化,基于智能優(yōu)化算法的決策方法效率較低.該文提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的SBS云應(yīng)用自適應(yīng)性能優(yōu)化方法.在該方法中,該文建立了自適應(yīng)基本要素之間相互關(guān)系的特征描述框架,利用高層次的系統(tǒng)行為指標(biāo)(如響應(yīng)時(shí)間、用戶(hù)并發(fā)量、資源量等)來(lái)描述系統(tǒng)性能的優(yōu)化目標(biāo)等.為了應(yīng)對(duì)云環(huán)境以及SBS的動(dòng)態(tài)變化,該文的方法采用了無(wú)模型(model-free)的在線學(xué)習(xí)算法,當(dāng)用戶(hù)并發(fā)量發(fā)生變化導(dǎo)致系統(tǒng)的預(yù)期行為發(fā)生偏差時(shí),該方法通過(guò)不斷重復(fù)"執(zhí)行-積累-學(xué)習(xí)-決策"的過(guò)程,可以不斷的積累經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)并優(yōu)化決策結(jié)果.為了保證自適應(yīng)優(yōu)化的高效性,該文提出了一種引導(dǎo)算子,可以有效的縮小候選自適應(yīng)動(dòng)作的范圍,提高算法的學(xué)習(xí)效率.該文實(shí)現(xiàn)了以一個(gè)SBS為例的原型框架,使用該框架的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該文提出方法的有效性.
[Abstract]:Adaptive adjustment of the resources consumed by cloud applications is an effective way to ensure the performance of cloud applications, but there are some problems when traditional decision methods are oriented to Service-Based system. For example, the decision method based on the application system performance model can not adapt to the dynamic change of SBS in the cloud environment, and the efficiency of the decision method based on intelligent optimization algorithm is low. This paper presents an adaptive performance optimization method for SBS cloud applications based on reinforcement learning. In this method, a feature description framework of the relationship between adaptive basic elements is established, and high-level system behavior indicators (such as response time, user output, resource, etc.) are used to describe the optimization objectives of system performance. In order to cope with the dynamic changes of cloud environment and SBS, this paper adopts an online learning algorithm without model (model-free). When the user and output changes cause the expected behavior of the system to deviate. By repeating the process of "execution-cumulation-learning-decision", the method can continuously accumulate empirical data and optimize the decision results. In order to ensure the high efficiency of adaptive optimization, this paper proposes a guidance operator, which can effectively reduce the range of candidate adaptive actions and improve the learning efficiency of the algorithm. A prototype framework based on SBS is implemented in this paper. The experimental results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61572117,61300019,61370155) 省科技項(xiàng)目攻關(guān)項(xiàng)目(2015302002) 中央高校東北大學(xué)基本科研專(zhuān)項(xiàng)基金(N140406002,N150404008)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2194517