小型微型计算机系统2021,Vol.42Issue(12) :2538-2544.

云平台主机资源负载预测分析研究

Analysis and Prediction of Host Resource Load in the Cloud

朱金灿 邓莉 梁晨君 严明 谢同磊 任正伟
小型微型计算机系统2021,Vol.42Issue(12) :2538-2544.

云平台主机资源负载预测分析研究

Analysis and Prediction of Host Resource Load in the Cloud

朱金灿 1邓莉 1梁晨君 1严明 2谢同磊 1任正伟1
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作者信息

  • 1. 武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430065;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉430065
  • 2. 新加坡科技研究局,新加坡138632
  • 折叠

摘要

云平台主机资源负载预测对于提高系统资源利用率以及实现资源分配的优化至关重要,也是实现云平台服务水平协议的关键所在.有效的主机负载预测机制可促进主动作业调度,辅助主机负载平衡决策,这反过来可以提高主机资源利用率、改善作业性能、降低数据中心成本.具体来看,云平台中主机工作负载具有快速变化、波动大和长期信息依赖等特点,这使得负载预测工作变得复杂.为了解决上述预测问题,本文做了如下工作:1)实现了适合主机平均负载预测的指数分段预测模式;2)完成了主机实际负载多步预测模式;3)在2个真实云平台数据集进行实验,并采用3种评价函数对实验结果进行评估.最终结果表明,相对于目前已经提出的主机负载预测模型,本文方法具有更好的预测性能.

关键词

主机负载/BC-LSTM/时间序列

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基金项目

国家自然科学基金(61902285)

湖北省自然科学基金(2019CFB099)

出版年

2021
小型微型计算机系统
中国科学院沈阳计算技术研究所

小型微型计算机系统

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.564
ISSN:1000-1220
被引量3
参考文献量8
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