基于场景驱动的虚拟服务节点自动化弹性伸缩研究

发布时间：2020-07-02 12:51

【摘要】：随着以自媒体为代表的社交应用的快速发展,云数据中心单位时间内处理的数据量呈指数级增长,并且由于数据源形式的多样化,数据量的增减会受到随机因素影响,出现剧烈波动。为了准确及时的向业务系统提供满足用户需求的资源,何时及如何启动云数据中心的弹性机制成为重要研究问题。本文基于突发流量场景,提出了一种云数据中心的弹性方法,这种方法包括阈值学习、趋势预测、值预测和反馈修正四个部分。其中,阈值学习算法依据不同的资源配置自适应地学习出服务节点的资源性能指标阈值;趋势预测算法提取突发流量趋势信息,并且判定弹性启动时机;值预测算法对突发流量的随机信息建模,获得突发流量的预测值;反馈修正算法计算得出弹性所需的资源伸缩量。本文的趋势预测算法改进了一元线性回归模型,拟合突发流量的趋势因素,并结合阈值学习算法得到的阈值给出启动时机的判定条件。反馈修正算法基于服务节点当前时刻的资源使用情况计算反馈因子,实现了突发流量预测值到资源伸缩量的动态映射。通过实验验证,本文提出的预测算法与常规方法例如LR算法、ARIMA算法和GARCH算法等相较,平均预测精度更高;提出的阈值学习算法可以准确地根据服务节点的不同配置自动学习资源阈值,与人工制定阈值的方式相比更具灵活性;提出的反馈修正算法与常规方法例如单一阈值弹性机制相比,提高了保障业务系统可用性的能力。
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP308

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本文编号：2738215