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摘要:
将应用部署到云端已经成为业界越来越普遍的做法,高并发、大流量已经成为多数云应用的一大特征.如何应对不断增长的高并发和用户流量的激增、合理利用资源、保障应用的稳定运行是云资源管理需要解决的重要问题.针对基于监控数据进行资源调整的方式容易引发资源调整滞后的问题,提出了一种基于ARIMA预测模型进行资源调整的虚拟资源动态调度方法.该方法能够根据预测的请求量,结合当前资源的负载能力来计算所需的资源规模,从而进行虚拟机资源的配置或释放.实验结果表明,所采用的预测模型能够较好地拟合实验的场景,通过使用基于预测模型的资源调度算法能够及时、有效地保证云服务质量.
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文献信息
篇名 基于ARIMA模型的虚拟资源动态调度方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 云应用 流量激增 服务质量 预测模型 资源动态调度
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 14-18,44
页数 6页 分类号 TP301
字数 6182字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.010.003
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 杨冬菊 5 21 3.0 4.0
2 邓崇彬 北方工业大学云计算研究中心 2 14 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
云应用
流量激增
服务质量
预测模型
资源动态调度
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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