大规模云资源可靠性评价模型

发布时间：2018-03-06 10:25

  本文选题：iVCE　切入点：云计算　出处：《北京邮电大学学报》2017年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对互联网计算资源数量大、类型多、随机性强、稳定性相对较差等特点,提出一种基于朴素贝叶斯分类的iVCE云平台资源可靠性评价算法.通过对计算资源的特征提取,离散化处理后,使用概率估计方法对资源的状态做出实时的评价.在iVCE平台的实际运行效果表明,平台资源可靠性评价通过引入朴素贝叶斯算法,在评价的准确性方面提升了20%以上,通过参数优化算法的准确率同样好于同类其他同类算法2%以上,满足了实际生产的需求.
[Abstract]:In view of the characteristics of large quantity, many types, strong randomness and relatively poor stability of Internet computing resources, a reliability evaluation algorithm for iVCE cloud platform based on naive Bayesian classification is proposed. After discretization, the state of resources is evaluated in real time by using probability estimation method. The results of iVCE platform show that the reliability evaluation of platform resources is based on naive Bayes algorithm. The accuracy of the evaluation is improved by more than 20%, and the accuracy of the parameter optimization algorithm is also better than that of other similar algorithms (2%), which meets the demand of practical production.
【作者单位】： 北京邮电大学信息安全中心;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【基金】：国家242信息安全计划项目(2015A136) 国家自然科学基金项目(61502048)
【分类号】：O213.2

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本文编号：1574445