几种准实时IT系统负荷预测方法比较研究——基于R语言

发布时间：2018-04-05 11:30

  本文选题：IT系统　切入点：负荷预测　出处：《计算机工程与应用》2017年09期

【摘要】：为了找到简单有效的模型对IT系统负荷进行预测,通过使用现有的IT系统建立压力测试环境,模拟负载逐渐增加过程,同时采集IT系统的性能参数(如CPU使用量,内存使用率,网络带宽使用率),并利用几种传统预测方法对采集到的性能参数进行分析和预测,比较各种方法的适应性。研究实验分别采用直线回归、对数回归、二次曲线回归、Holt-Winters平滑、ARIMA、R语言包auto ARIMA、均值模型、中位数模型等八种方法进行建模,利用R语言计算出一定时刻(如10 s)后的预测结果,最后将预测结果与实测结果进行比较,根据其绝对/相对误差的大小,确定合适的预测模型。通过实验,得到了这样的结论:对于变化比较剧烈的CPU利用率,适合使用中位数模型进行准实时预测,平均精度较高,而对于变化比较缓慢的内存使用数则适合用ARIMA模型进行预测;对于变化比较大,但变化周期较长的网络带宽使用率则适合使用Holt-Winters方法。该结论可作为工程实际选择准实时连续预测最优方法的依据。
[Abstract]:In order to find a simple and effective model to predict the load of IT system , we use the existing IT system to establish a pressure test environment , simulate the gradual increase of the load , and collect the performance parameters of the IT system ( such as CPU usage , memory utilization rate , network bandwidth utilization rate ) .

【作者单位】： 南瑞集团公司(国网电力科学研究院)南瑞信息通信分公司;
【基金】：国家电网公司科技项目统一应用开发平台项目(No.SG-UAP〔2015〕)
【分类号】：O211.61
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本文编号：1714577