本文關(guān)鍵詞：一種資源與服務(wù)性能關(guān)系的建模方法

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【摘要】：獲取資源與服務(wù)性能的關(guān)系模型是在云環(huán)境中為服務(wù)合理分配虛擬資源的關(guān)鍵.然而,訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模往往顯著影響這種非線性關(guān)系模型的準(zhǔn)確率.針對(duì)現(xiàn)有方法不足,提出了將協(xié)同過濾推薦(CFR)和支持向量回歸(SVR)相結(jié)合的服務(wù)性能動(dòng)態(tài)建模方法(CSDM).該方法在服務(wù)部署與運(yùn)行時(shí)同時(shí)訓(xùn)練兩種模型,并選擇二者中MAE占優(yōu)的性能模型預(yù)測給定資源狀態(tài)下的服務(wù)性能,從而保證預(yù)測精度.同時(shí),CSDM引入擇優(yōu)閾值以降低模型訓(xùn)練代價(jià).實(shí)驗(yàn)表明,CSDM在不同規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上均有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率,且擇優(yōu)閾值對(duì)預(yù)測精度和建模效率具有顯著影響.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 云服務(wù) 性能模型 資源狀態(tài) 協(xié)同過濾推薦 支持向量回歸
【基金】：寧夏回族自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(NZ13265) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(N120804001,N120604003) 沈陽市科技基金資助項(xiàng)目(F12-277-1-80) 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAI17B00)
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 云環(huán)境中的資源(CPU個(gè)數(shù)、內(nèi)存大小等)是按需付費(fèi)的,因此往往希望能夠盡可能準(zhǔn)確地估計(jì)在給定資源數(shù)量下的服務(wù)性能.為此,通常需要建立能夠描述資源與服務(wù)性能之間關(guān)系的服務(wù)性能模型.為了構(gòu)建服務(wù)性能模型,現(xiàn)有研究大多采用回歸分析、排隊(duì)論模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法.文獻(xiàn)[1]采用

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 丁世飛;齊丙娟;譚紅艷;;支持向量機(jī)理論與算法研究綜述[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2011年01期

2 尹子任;蘇小林;;基于粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)的輸電線路覆冰預(yù)測[J];電力學(xué)報(bào);2014年01期

3 趙廣杰;尹四清;;基于支持向量機(jī)回歸多屬性智能電視電影推薦[J];電視技術(shù);2015年06期

4 許云峰;馬春子;霍守亮;席北斗;錢光人;;以程海為例用支持向量機(jī)回歸算法預(yù)測葉綠素a濃度[J];環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報(bào);2012年03期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 ;Research on Ranking Support Vector Machine and Prospects[A];第二十九屆中國控制會(huì)議論文集[C];2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉高峰;極化SAR圖像特征提取與分類方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

2 葛W，

本文編號(hào)：538988