【摘要】：隨著以自媒體為代表的社交應(yīng)用的快速發(fā)展,云數(shù)據(jù)中心單位時(shí)間內(nèi)處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),并且由于數(shù)據(jù)源形式的多樣化,數(shù)據(jù)量的增減會(huì)受到隨機(jī)因素影響,出現(xiàn)劇烈波動(dòng)。為了準(zhǔn)確及時(shí)的向業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供滿足用戶需求的資源,何時(shí)及如何啟動(dòng)云數(shù)據(jù)中心的彈性機(jī)制成為重要研究問題。本文基于突發(fā)流量場(chǎng)景,提出了一種云數(shù)據(jù)中心的彈性方法,這種方法包括閾值學(xué)習(xí)、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、值預(yù)測(cè)和反饋修正四個(gè)部分。其中,閾值學(xué)習(xí)算法依據(jù)不同的資源配置自適應(yīng)地學(xué)習(xí)出服務(wù)節(jié)點(diǎn)的資源性能指標(biāo)閾值;趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法提取突發(fā)流量趨勢(shì)信息,并且判定彈性啟動(dòng)時(shí)機(jī);值預(yù)測(cè)算法對(duì)突發(fā)流量的隨機(jī)信息建模,獲得突發(fā)流量的預(yù)測(cè)值;反饋修正算法計(jì)算得出彈性所需的資源伸縮量。本文的趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法改進(jìn)了一元線性回歸模型,擬合突發(fā)流量的趨勢(shì)因素,并結(jié)合閾值學(xué)習(xí)算法得到的閾值給出啟動(dòng)時(shí)機(jī)的判定條件。反饋修正算法基于服務(wù)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時(shí)刻的資源使用情況計(jì)算反饋因子,實(shí)現(xiàn)了突發(fā)流量預(yù)測(cè)值到資源伸縮量的動(dòng)態(tài)映射。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文提出的預(yù)測(cè)算法與常規(guī)方法例如LR算法、ARIMA算法和GARCH算法等相較,平均預(yù)測(cè)精度更高;提出的閾值學(xué)習(xí)算法可以準(zhǔn)確地根據(jù)服務(wù)節(jié)點(diǎn)的不同配置自動(dòng)學(xué)習(xí)資源閾值,與人工制定閾值的方式相比更具靈活性;提出的反饋修正算法與常規(guī)方法例如單一閾值彈性機(jī)制相比,提高了保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)可用性的能力。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP308

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本文編號(hào)：2738215