IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

发布时间：2017-11-13 05:03

  本文关键词：IaaS下基于预测的弹性云服务的研究

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【摘要】：针对供应虚拟机的IaaS(infrastructure as a service)云下虚拟机部署存在较高时延,导致弹性云服务效率低下的问题,提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法.该方法利用负载与虚拟机配置的关系,预测负载值,并估算虚拟机需求量,从而可提前部署虚拟机,提高IaaS云的服务效率.研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境,实现其下的弹性供应的资源决策模块.实验与算法分析表明,该方法能够准确决策虚拟机资源量,保证虚拟机资源预留,有效改善了IaaS云的弹性效率.
【作者单位】： 广西大学计算机与电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(60973074) 广西自然科学青年基金(2013GXNSFBA019281)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： i引言虚拟机供应是IaaS下的重要服务模式之一,“弹性”反映资源供应方快速、按需的资源服务能力.因此,对云供应方而言,如何应对用户的随需虚拟机资源请求,提高服务效率是实现弹性云的根本问题而系统负载的精确预测和资源需求量的分析是基于预测方法的资源供应中两个亟待突破的

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本文编号：1179182