基于神经网络的虚拟机能耗预测模型研究

发布时间：2017-06-06 05:20

  本文关键词：基于神经网络的虚拟机能耗预测模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,由于互联网的蓬勃发展,数据中心规模有了迅速提升,其数量越来越多,并且单个数据中心的规模也越来越大。随着云计算技术的普及和成熟,绝大多数的数据中心开始逐渐采用云计算的服务方式对外提供云服务,从而成为了云服务提供商。现在对外提供云服务的数据中心每天都消耗着大量的能源,能源消耗成本已经成了云服务提供商不可忽视的问题。因此,如何节约能源和降低能耗成为云服务提供商亟待解决的关键问题。在基础设施即服务(IaaS)的云服务模式下,准确的预测虚拟机(VM)的能耗,对不同物理机(PM)之间进行虚拟机调度的调度策略和迁移合并策略的制定具有重要意义,同时可以降低能源消耗,有益于环境保护；而且有利于制定合理的定价策略,进一步吸引用户。 本文研究了多虚拟机环境中物理机负载对虚拟机能耗的影响。针对考虑物理机负载影响的虚拟机功耗预测问题,本文提出了使用单个RBF人工神经网络的预测模型来解决此问题。当前还没有使用神经网络来解决这一问题的研究。在RBF人工神经网络模型中,首先选择合适的虚拟机运行状态参数并进行归一化,归一化结果作为RBF神经网络模型的输入；然后,使用采集的历史虚拟机功耗和状态参数数据,训练RBF人工神经网络模型,获得该RBF神经网络模型；最后,用得到的RBF神经网络模型在多虚拟机环境下,对单个虚拟机进行预测。实验结果表明,本文提出的RBF神经网络模型能够有效的预测虚拟机能耗,其平均预测精度误差为2%,小于作为对比的多元线性回归、分段线性回归等模型的预测误差。
【关键词】：云计算 虚拟机 神经网络 能耗预测
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;TP302
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景和意义9-13
• 1.1.1 研究背景9-11
• 1.1.2 研究意义11-13
• 1.2 国内外虚拟机功耗预测问题研究现状13-15
• 1.2.1 物理服务器功耗预测现状13-14
• 1.2.2 虚拟机功耗预测现状14-15
• 1.3 论文内容15-16
• 1.4 论文创新点和结构16-19
• 1.4.1 论文主要创新点16-17
• 1.4.2 论文结构17-19
• 第二章 考虑物理机负载的虚拟机能耗预测问题19-25
• 2.1 能耗预测问题模型19-20
• 2.2 物理机负载与虚拟机功耗的非线性关系20-22
• 2.3 虚拟机功耗预测系统22-24
• 2.3.1 虚拟机运行状态采集子系统22-23
• 2.3.2 虚拟机功耗训练预测子系统23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 虚拟机功耗预测常用模型方法概述25-31
• 3.1 多元线性回归模型25-26
• 3.2 混合高斯模型26-27
• 3.3 分段多元线性回归模型27-28
• 3.4 支持向量回归(SVR)模型28-29
• 3.5 二维表查找方法29-30
• 3.6 本章小结30-31
• 第四章 神经网络模型概述31-49
• 4.1 人工神经网络的优点31-32
• 4.2 人工神经元模型32-34
• 4.3 人工神经网络的激活函数34-36
• 4.4 多层前馈型人工神经网络36-37
• 4.5 神经网络学习过程37-39
• 4.5.1 有教师学习37-38
• 4.5.2 无教师学习38-39
• 4.6 常用人工神经网络39-47
• 4.6.1 反向传播(BP)神经网络39-43
• 4.6.2 径向基函数(RBF)神经网络43-47
• 4.7 本章小结47-49
• 第五章 基于RBF神经网络的虚拟机能耗预测模型49-59
• 5.1 RBF神经网络模型结构49-50
• 5.2 RBF神经网络输入参数50-54
• 5.2.1 输入参数获取和工具介绍50-53
• 5.2.2 相关性分析53-54
• 5.3 参数的测量与归一化方法54-55
• 5.4 RBF神经网络训练学习55-56
• 5.5 模型预测56-57
• 5.6 本章小结57-59
• 第六章 实验结果及分析59-67
• 6.1 实验环境59
• 6.2 对比模型和方法59-60
• 6.3 评价指标60
• 6.4 实验结果数据与分析60-66
• 6.5 本章小结66-67
• 第七章 总结与展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-75
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 吴德本;姚健;邓志武;;云计算综述[J];有线电视技术;2012年03期

  本文关键词：基于神经网络的虚拟机能耗预测模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：425495