基于神经网络改进的云环境下暴发式请求部署策略研究

• 作者: 孙冬冬 孙磊 陈鹏 马自堂
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 神经网络 资源部署 暴发式任务请求
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 252-255
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.7
• 字数: 4579字
• 语种: 中文

摘要

针对暴发式任务请求给云计算系统性能带来的影响,结合现有资源部署模型,提出了一种基于误差反向传播神经网络改进的资源部署模型来应对上述问题.模型判断出暴发式任务请求的始末时,自动启动网络模块,通过事先训练好的网络进行参数调整值的预测,以达到动态跟踪云计算系统底层资源与外界任务请求变化的目的.通过CloudSim对模型进行了仿真实验,结果证明,引入神经网络模块可有效提高现有系统的资源部署响应速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙磊		27	175	7.0	12.0
2	马自堂		22	135	7.0	10.0
3	陈鹏		4	6	2.0	2.0