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服务质量感知的云应用资源自适应配置

发布时间:2018-06-19 09:52

  本文选题:云应用 + 概率推理 ; 参考:《计算机工程与应用》2015年08期


【摘要】:针对部署在云环境下的云应用资源配置优化问题,提出了通过感知服务质量变化自适应配置云应用资源的策略。设计了一种基于采集到的历史运行指标数据生成贝叶斯网络概率推理模型,并利用预定义应用服务质量目标(Service Level Objectives,SLO)找到资源超配或不足的虚拟设备,生成资源优化方案。在仿真环境下验证测试结果显示,开启自适应配置算法的云应用请求响应时间指标明显优于未开启的云应用。
[Abstract]:Aiming at the problem of resource allocation optimization for cloud applications deployed in cloud environments, a strategy of adaptive configuration of cloud application resources by perceptive quality of service (QoS) variation is proposed. A Bayesian network probabilistic reasoning model based on the collected historical operation index data is designed, and a resource optimization scheme is generated by using the predefined Service level objectives (Service level objects) to find a virtual device with or without resources. The test results under the simulation environment show that the response time index of the cloud application is obviously better than that of the unopened cloud application.
【作者单位】: 大连理工大学计算机科学与技术学院;软件架构国家重点实验室(东软集团);
【基金】:国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA111902) 国家科技支撑计划项目(No.2011BAK02B02-01)
【分类号】:TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2039478

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