【摘要】：隨著以自媒體為代表的社交應用的快速發(fā)展,云數(shù)據(jù)中心單位時間內處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,并且由于數(shù)據(jù)源形式的多樣化,數(shù)據(jù)量的增減會受到隨機因素影響,出現(xiàn)劇烈波動。為了準確及時的向業(yè)務系統(tǒng)提供滿足用戶需求的資源,何時及如何啟動云數(shù)據(jù)中心的彈性機制成為重要研究問題。本文基于突發(fā)流量場景,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習、趨勢預測、值預測和反饋修正四個部分。其中,閾值學習算法依據(jù)不同的資源配置自適應地學習出服務節(jié)點的資源性能指標閾值;趨勢預測算法提取突發(fā)流量趨勢信息,并且判定彈性啟動時機;值預測算法對突發(fā)流量的隨機信息建模,獲得突發(fā)流量的預測值;反饋修正算法計算得出彈性所需的資源伸縮量。本文的趨勢預測算法改進了一元線性回歸模型,擬合突發(fā)流量的趨勢因素,并結合閾值學習算法得到的閾值給出啟動時機的判定條件。反饋修正算法基于服務節(jié)點當前時刻的資源使用情況計算反饋因子,實現(xiàn)了突發(fā)流量預測值到資源伸縮量的動態(tài)映射。通過實驗驗證,本文提出的預測算法與常規(guī)方法例如LR算法、ARIMA算法和GARCH算法等相較,平均預測精度更高;提出的閾值學習算法可以準確地根據(jù)服務節(jié)點的不同配置自動學習資源閾值,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制相比,提高了保障業(yè)務系統(tǒng)可用性的能力。
【學位授予單位】：內蒙古大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP308

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本文編號：2738215