本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算環(huán)境下計(jì)算型任務(wù)的資源需求預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算市場(chǎng)模型 資源需求預(yù)測(cè) 任務(wù)分類 多維資源需求 動(dòng)態(tài)資源需求

【摘要】：在過去的近十年中,云計(jì)算憑借其部署簡(jiǎn)單,可靠性高,伸縮性好和通用性廣等優(yōu)點(diǎn)逐漸被普羅大眾所接受,進(jìn)而成為新時(shí)代人們工作、學(xué)習(xí)和生活中一個(gè)不可或缺的角色。各大IT巨頭企業(yè)也都紛紛聚焦云計(jì)算,從不同層面,結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn),推出各式各樣的資源服務(wù),如亞馬遜公司的EC2服務(wù)和谷歌公司的GAE服務(wù)等。用戶使用云計(jì)算服務(wù)提供商的資源服務(wù),并按使用量,參考一定的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn),付出相應(yīng)的費(fèi)用。然而,目前的云計(jì)算資源交付模式要求用戶在使用資源之前需要明確資源類型和用量。這對(duì)一般用戶,尤其是非IT專業(yè)的用戶而言,無疑是個(gè)難題。若資源租用量不足,則可能犧牲用戶的服務(wù)性能。若資源租用量過多,雖然可以保障用戶的服務(wù)性能,但可能為用戶帶來額外的開支。另一方面,從服務(wù)提供商的角度出發(fā),其合理有效安排任務(wù)調(diào)度和資源分發(fā)策略的一個(gè)重要前提是大致了解任務(wù)的資源需求。因此,預(yù)測(cè)云計(jì)算環(huán)境下任務(wù)的資源需求,在保障用戶服務(wù)質(zhì)量的前提下,最小化資源供給,減少用戶開銷,為服務(wù)提供商實(shí)施任務(wù)調(diào)度和資源分發(fā)提供參考意見,是一個(gè)亟待解決,并且具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的問題。本文在全面、深入地研究了現(xiàn)有云計(jì)算資源需求預(yù)測(cè)相關(guān)成果之后,以能夠保障用戶服務(wù)質(zhì)量的云計(jì)算資源需求預(yù)測(cè)為目標(biāo),針對(duì)計(jì)算型任務(wù),在資源交易市場(chǎng)模型、任務(wù)分類、多維資源需求預(yù)測(cè)以及動(dòng)態(tài)資源需求預(yù)測(cè)四個(gè)方面開展了研究工作：首先,對(duì)云計(jì)算環(huán)境下資源交易市場(chǎng)進(jìn)行建模分析,抽象出該市場(chǎng)模型下資源需求預(yù)測(cè)問題的場(chǎng)景。根據(jù)不同場(chǎng)景將資源需求預(yù)測(cè)領(lǐng)域的相關(guān)研究工作進(jìn)行分類總結(jié),并分析出其主流研究趨勢(shì)和已有工作的不足之處,提出未來該領(lǐng)域研究的新思路。本文選取云計(jì)算環(huán)境中二級(jí)市場(chǎng)模型下計(jì)算型任務(wù)對(duì)個(gè)體計(jì)算資源需求的預(yù)測(cè)這一具體場(chǎng)景進(jìn)行研究,并用形式化語(yǔ)言定義了該場(chǎng)景下的資源需求預(yù)測(cè)問題。其次,設(shè)計(jì)了一種基于資源消耗模式的輕量級(jí)任務(wù)分類方法Bejo,以提高云中計(jì)算型任務(wù)資源需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。該方法通過研究任務(wù)執(zhí)行過程中周期性收集到的資源消耗快照,挖掘其潛在模式,使用改良的詞袋分類技術(shù)對(duì)云中計(jì)算型任務(wù)進(jìn)行分類。Bejo的分類準(zhǔn)確率高達(dá)84.21%,比傳統(tǒng)最優(yōu)的算法高了7%。另外,與傳統(tǒng)算法相比,Bejo無論從預(yù)測(cè)時(shí)間還是魯棒性上都有明顯的優(yōu)勢(shì)。接著,提出了一種基于性能約束的多維資源需求預(yù)測(cè)方法。與傳統(tǒng)方法不同的是,該方法考慮了不同資源需求之間的相互制約性。同時(shí),該方法力求得到能夠滿足用戶服務(wù)質(zhì)量需求的最小資源供給量。在該方法中,我們使用二分查找和一個(gè)基于密度的性能預(yù)測(cè)算法來預(yù)測(cè)任務(wù)的多維度資源需求。與傳統(tǒng)資源需求預(yù)測(cè)方法相比,該方法將預(yù)測(cè)結(jié)果的平均準(zhǔn)確率提高了28%。最后,研究科學(xué)計(jì)算型任務(wù)的動(dòng)態(tài)資源需求預(yù)測(cè)問題�？茖W(xué)計(jì)算型任務(wù)執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng),資源需求動(dòng)態(tài)變化等特點(diǎn)使得已有的相關(guān)研究不再適用。因此,我們提出了一種基于時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)資源需求預(yù)測(cè)算法,結(jié)合回歸和時(shí)間序列分析技術(shù),對(duì)任務(wù)執(zhí)行的不同時(shí)刻的資源需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度高達(dá)74%,并且預(yù)測(cè)時(shí)間開銷小,具有良好的應(yīng)用價(jià)值。另外,本文提出了一種集成資源需求預(yù)測(cè)模塊的資源管理系統(tǒng)框架,可以將上述研究集成在一起,提供自動(dòng)化資源預(yù)測(cè),分配和調(diào)度管理服務(wù)。本文的研究成果將為后續(xù)的資源分配和任務(wù)調(diào)度等研究工作奠定基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算市場(chǎng)模型 資源需求預(yù)測(cè) 任務(wù)分類 多維資源需求 動(dòng)態(tài)資源需求
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.01
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-16
• 主要符號(hào)對(duì)照表16-17
• 第一章 緒論17-29
• 1.1 論文研究背景17-22
• 1.1.1 云計(jì)算的發(fā)展歷程17-18
• 1.1.2 云計(jì)算的技術(shù)模型18-20
• 1.1.3 云計(jì)算服務(wù)的市場(chǎng)模型20-21
• 1.1.4 云計(jì)算的商業(yè)模式21-22
• 1.2 研究問題與面臨的挑戰(zhàn)22-24
• 1.2.1 研究問題22-23
• 1.2.2 面臨的挑戰(zhàn)23-24
• 1.3 論文主要研究工作24-27
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容24-26
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)26-27
• 1.4 本章小結(jié)27-29
• 第二章 云計(jì)算環(huán)境下資源需求預(yù)測(cè)研究綜述與問題建模29-51
• 2.1 引言29-30
• 2.2 云計(jì)算服務(wù)的通用市場(chǎng)模型30-31
• 2.3 云計(jì)算服務(wù)場(chǎng)景建模31-36
• 2.3.1 對(duì)象32-35
• 2.3.2 對(duì)象間的關(guān)系35-36
• 2.4 云計(jì)算環(huán)境下資源需求預(yù)測(cè)方法概述36-44
• 2.4.1 面臨的挑戰(zhàn)36-37
• 2.4.2 基于應(yīng)用場(chǎng)景的分類方法37-41
• 2.4.3 小結(jié)41-42
• 2.4.4 云計(jì)算環(huán)境下任務(wù)資源需求預(yù)測(cè)問題的新思路42-44
• 2.5 云計(jì)算環(huán)境下計(jì)算型任務(wù)資源需求預(yù)測(cè)問題的建模及應(yīng)用44-49
• 2.5.1 傳統(tǒng)的資源管理系統(tǒng)44-45
• 2.5.2 二級(jí)市場(chǎng)下計(jì)算型任務(wù)資源需求預(yù)測(cè)問題建模45-46
• 2.5.3 資源預(yù)測(cè)問題建模46-47
• 2.5.4 集成資源需求預(yù)測(cè)的資源管理系統(tǒng)47-49
• 2.6 本章小結(jié)49-51
• 第三章 云計(jì)算環(huán)境下計(jì)算型任務(wù)分類方法研究51-69
• 3.1 引言51-53
• 3.2 任務(wù)分類相關(guān)研究工作53-54
• 3.3 Bejo：基于資源消耗行為模式的計(jì)算型任務(wù)分類54-61
• 3.3.1 任務(wù)分類問題及其挑戰(zhàn)54-55
• 3.3.2 任務(wù)分類問題描述55-56
• 3.3.3 特征定維方法56-58
• 3.3.4 基于BoW的任務(wù)分類方法58-60
• 3.3.5 算法復(fù)雜度分析60
• 3.3.6 應(yīng)用場(chǎng)景60-61
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與分析61-67
• 3.4.1 數(shù)據(jù)集選取61-62
• 3.4.2 對(duì)比算法與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)62-63
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)63
• 3.4.4 定量分析63-66
• 3.4.5 任務(wù)分類在資源預(yù)測(cè)中的應(yīng)用66-67
• 3.5 本章小結(jié)67-69
• 第四章 基于性能約束的多維資源需求預(yù)測(cè)方法研究69-95
• 4.1 引言69-71
• 4.2 相關(guān)研究71-73
• 4.2.1 性能預(yù)測(cè)方法相關(guān)研究71-72
• 4.2.2 資源需求預(yù)測(cè)方法相關(guān)研究72-73
• 4.3 多維資源需求預(yù)測(cè)問題描述73-74
• 4.4 基于密度的性能預(yù)測(cè)算法74-77
• 4.4.1 算法設(shè)計(jì)74-76
• 4.4.2 相關(guān)討論76-77
• 4.5 啟發(fā)式資源需求預(yù)測(cè)算法77-80
• 4.5.1 算法設(shè)計(jì)78
• 4.5.2 相關(guān)討論78-80
• 4.6 實(shí)驗(yàn)與分析80-94
• 4.6.1 數(shù)據(jù)集選取80-81
• 4.6.2 對(duì)比算法與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)81-82
• 4.6.3 基于密度的性能預(yù)測(cè)算法評(píng)估82-91
• 4.6.4 啟發(fā)式資源需求預(yù)測(cè)算法評(píng)估91-93
• 4.6.5 進(jìn)一步討論93-94
• 4.7 本章小結(jié)94-95
• 第五章 基于時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)資源需求預(yù)測(cè)方法研究95-111
• 5.1 引言95-96
• 5.2 時(shí)間序列分析96-100
• 5.3 動(dòng)態(tài)資源需求預(yù)測(cè)問題的形式化描述100-101
• 5.4 動(dòng)態(tài)資源需求預(yù)測(cè)算法101-104
• 5.4.1 算法設(shè)計(jì)101-104
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與分析104-109
• 5.5.1 數(shù)據(jù)集選取105
• 5.5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)105-106
• 5.5.3 實(shí)驗(yàn)分析106-109
• 5.6 本章小結(jié)109-111
• 第六章 總結(jié)與展望111-115
• 6.1 主要工作總結(jié)111-113
• 6.2 未來工作展望113-115
• 參考文獻(xiàn)115-123
• 致謝123-125
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果125-126

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7 上海豐寶電子副總經(jīng)理 劉海東;做好市場(chǎng)和需求預(yù)測(cè)關(guān)鍵在于有效溝通[N];中國(guó)電子報(bào);2008年

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7 王e，

本文編號(hào)：686114