【摘要】：重點(diǎn)研究了平臺(tái)即服務(wù)(PaaS)云資源調(diào)度方面的相關(guān)技術(shù).首先對(duì)PaaS云平臺(tái)的通用架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)加以說(shuō)明,而后分析了PaaS云資源調(diào)度的特殊性,提出了將機(jī)器學(xué)習(xí)引入到PaaS云資源調(diào)度的方法,在對(duì)多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了分析和比較之后,進(jìn)一步提出將決策樹(shù)算法引入到PaaS云資源調(diào)度,并給出了具體的算法模型和運(yùn)行流程.結(jié)論表明:將機(jī)器學(xué)習(xí)引入到PaaS云資源調(diào)度可以有效地解決傳統(tǒng)PaaS資源調(diào)度算法遇到的擴(kuò)張、收縮和保持時(shí)機(jī)的問(wèn)題.
[Abstract]:This paper focuses on the related technologies of platform as a service (PaaS) cloud resource scheduling. Firstly, the general architecture and key technologies of PaaS cloud platform are explained, then the particularity of PaaS cloud resource scheduling is analyzed, and the method of introducing machine learning into PaaS cloud resource scheduling is put forward. after analyzing and comparing various machine learning algorithms, the decision tree algorithm is introduced into PaaS cloud resource scheduling, and the specific algorithm model and running flow are given. The results show that the introduction of machine learning into PaaS cloud resource scheduling can effectively solve the problems of expansion, contraction and timing encountered by traditional PaaS resource scheduling algorithms.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：新一代寬帶無(wú)線移動(dòng)通信網(wǎng)科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2011ZX03002-002-01)
【分類號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2523267