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摘要:
针对部署在云环境下的云应用资源配置优化问题,提出了通过感知服务质量变化自适应配置云应用资源的策略。设计了一种基于采集到的历史运行指标数据生成贝叶斯网络概率推理模型,并利用预定义应用服务质量目标(Service Level Objectives,SLO)找到资源超配或不足的虚拟设备,生成资源优化方案。在仿真环境下验证测试结果显示,开启自适应配置算法的云应用请求响应时间指标明显优于未开启的云应用。
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文献信息
篇名 服务质量感知的云应用资源自适应配置
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 云应用 概率推理 贝叶斯网络 服务质量目标保障
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 10-15,60
页数 7页 分类号 TP393
字数 4492字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1410-0283
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谭国真 大连理工大学计算机科学与技术学院 56 946 13.0 29.0
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
云应用
概率推理
贝叶斯网络
服务质量目标保障
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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102
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