基于三次指数平滑法和时间卷积网络的云资源预测模型

• 作者: 张征征 王建伟 程晓春 谢晓兰
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 资源预测 Kubernetes 指数平滑法 时间卷积网络
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 143-150
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 7591字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019172

摘要

以Docker和Kubernetes为代表的容器云具有额外的资源开销更小、启动销毁时间更短等优点,但它仍然存在过度供应和供应不足等资源管理问题.为了使Kubernetes集群对部署在其上的应用资源使用量能"提前"响应,并根据预测值为应用及时、准确、动态地调度和分配资源,提出了一种基于三次指数平滑法和时间卷积网络的云资源预测模型,根据历史数据预测未来的资源需求.为了找到参数的最优组合,使用TPOT调参思想对参数进行优化.对Google数据集CPU和内存的预测实验表明,所提模型与其他模型相比具有更好的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢晓兰	桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室	67	232	8.0	14.0
5	张征征	桂林理工大学信息科学与工程学院	2	1	1.0	1.0
6	王建伟	桂林理工大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0