原文服务方: 华侨大学学报(自然科学版)       
摘要:
针对云环境下虚拟机资源在多数时间中处于闲置状态导致云资源利用率低的问题,设计一种云资源监控系统,并在云监控基础上提出一种基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的动态负载预测与资源配置的方法.该方法利用虚拟机负载与配置的关系,通过预测负载情况,提前启动或者挂起虚拟机,提高云资源的利用率.研究结合OpenStack云环境提供的虚拟机,实现其下的云资源监控,预测和弹性分配功能.结果表明:该系统能准确预测虚拟机的需求量,所制定的资源弹性分配策略能够提高云资源的利用率,进一步节约成本.
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文献信息
篇名 监控与预测的云资源优化配置
来源期刊 华侨大学学报(自然科学版) 学科
关键词 云计算 负载预测 自回归积分滑动平均模型 弹性计算 云监控
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 573-578
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.11830/ISSN.1000-5013.201704024
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 陈永红 华侨大学计算机科学与技术学院 23 164 5.0 12.0
2 王田 华侨大学计算机科学与技术学院 42 286 8.0 15.0
3 田晖 华侨大学计算机科学与技术学院 14 59 6.0 7.0
4 蔡奕侨 华侨大学计算机科学与技术学院 9 34 4.0 5.0
5 蒋堃 华侨大学计算机科学与技术学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
负载预测
自回归积分滑动平均模型
弹性计算
云监控
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
华侨大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5013
35-1079/N
大16开
1980-01-01
chi
出版文献量(篇)
2681
总下载数(次)
0
总被引数(次)
14643
  • 期刊分类
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