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云計(jì)算環(huán)境下基于主動(dòng)預(yù)測(cè)的節(jié)點(diǎn)部署模型研究

發(fā)布時(shí)間:2018-02-21 00:51

  本文關(guān)鍵詞: 云計(jì)算 預(yù)測(cè) 資源部署 Holt-Winters模型 整體最優(yōu) 出處:《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年09期  論文類(lèi)型:期刊論文


【摘要】:隨著云計(jì)算的不斷普及,越來(lái)越多的用戶(hù)選擇將自身的業(yè)務(wù)遷移至云計(jì)算系統(tǒng)。用戶(hù)的使用習(xí)慣與社會(huì)日常的運(yùn)行規(guī)律也伴隨著大量用戶(hù)涌入云計(jì)算系統(tǒng),如每早8點(diǎn)集中地向云計(jì)算系統(tǒng)申請(qǐng)資源節(jié)點(diǎn),這給系統(tǒng)帶來(lái)了一種可預(yù)期的資源沖擊。針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種基于主動(dòng)預(yù)測(cè)模式的資源部署模型。該模型首先根據(jù)預(yù)測(cè)模塊中Holt-Winters季節(jié)指數(shù)平滑模型的算法周期長(zhǎng)度來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間周期的任務(wù)請(qǐng)求量,通過(guò)設(shè)計(jì)的主動(dòng)預(yù)測(cè)算法判斷是否應(yīng)對(duì)當(dāng)前的任務(wù)請(qǐng)求量做出響應(yīng)并得出其具體數(shù)量、位置等參數(shù)指標(biāo),以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)使用規(guī)律的主動(dòng)應(yīng)對(duì)。使用CloudSim進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),系統(tǒng)地評(píng)判模型的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,AF-HW模型在應(yīng)對(duì)可預(yù)測(cè)的海量并發(fā)任務(wù)請(qǐng)求時(shí)可有效地提升單點(diǎn)及整體的響應(yīng)速率,使用戶(hù)得到更好的體驗(yàn)。
[Abstract]:With the popularity of cloud computing, more and more users choose to migrate their business to cloud computing system. If a centralized application for a resource node is made to a cloud computing system every eight o'clock in the morning, this brings a predictable resource impact to the system. In this paper, a resource deployment model based on active prediction model is proposed, which first predicts the amount of task requests for the next time cycle according to the algorithm cycle length of the Holt-Winters seasonal exponential smoothing model in the prediction module. The designed active prediction algorithm is used to determine whether or not to respond to the current task request and to obtain the specific quantity and location of the target parameters, so as to realize the active response to the rule of user use. The simulation experiment is carried out by using CloudSim. The experimental results show that the AF-HW model can effectively improve the response rate of both the single point and the whole in response to a large number of predictable concurrent task requests and enable users to get a better experience.
【作者單位】: 解放軍信息工程大學(xué)三院;
【基金】:武器裝備預(yù)研重點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(9140A15060311JB5201)資助
【分類(lèi)號(hào)】:TP302

【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):1520526

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