大数据环境下自适应云资源监测方案

• 作者: 诸振家 陆云帆
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 云资源 自适应监测 采样间隔
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 安全监控系统
• 页码范围: 724-728
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 4657字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.151104

摘要

随着云计算的发展,云端应用产生大量的数据,而现有监测方案不能够解决云资源中的大数据监测问题,为此提出一种自适应云资源监测方案.首先,根据样本数据进行训练,获得采样间隔和判定阈值的最优取值区间.然后,在实时监测中根据当前采集数据的特征自适应调整采样间隔,使其对变化型数据进行密集采样,而对稳定型数据进行稀疏采样,从而降低监测数据量.实验结果表明,该方案能够在保证较高监测质量的同时大大降低了监测开销,非常适用于大数据环境的监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆云帆	深圳信息职业技术学院软件学院	14	34	4.0	5.0
2	诸振家	深圳信息职业技术学院软件学院	22	20	3.0	4.0