本文選題：云計(jì)算　切入點(diǎn)：虛擬資源管理　出處：《復(fù)旦大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展,虛擬資源管理已成為其中關(guān)鍵技術(shù)之一。為了提高資源利用率,獲得更大的收益,云計(jì)算需要對(duì)資源進(jìn)行有效的管理。通過對(duì)一些虛擬資源管理方法的研究我們發(fā)現(xiàn)這些方法均采用了預(yù)測(cè)技術(shù)。應(yīng)用的負(fù)載通常是動(dòng)態(tài)變化的,因此其所需的資源也在不斷變化。由于資源從分配到使用存在一定的時(shí)延,云系統(tǒng)需要提前為應(yīng)用準(zhǔn)備好所需資源。為了解決這個(gè)問題,預(yù)測(cè)技術(shù)被引入到了云資源管理方法中。 通過對(duì)應(yīng)用負(fù)載特征分析我們發(fā)現(xiàn)負(fù)載存在一定的模式：周期模式,非周期模式或混合模式。目前還沒有一種預(yù)測(cè)模型能夠適用于所有模式的負(fù)載。為了更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)應(yīng)用負(fù)載,本文設(shè)計(jì)了模式感知預(yù)測(cè)方法。該預(yù)測(cè)方法能夠識(shí)別應(yīng)負(fù)載的模式,并選擇相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),在負(fù)載模式發(fā)生變化后及時(shí)感知這一變化,同時(shí)調(diào)整預(yù)測(cè)模型以適應(yīng)負(fù)載的新模式。在預(yù)測(cè)中,誤差是不可避免的,為了減少預(yù)測(cè)誤差,我們采用人工神經(jīng)網(wǎng)路(ANN)和馬爾科夫鏈方法對(duì)預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正。 為了驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和整個(gè)預(yù)測(cè)方法的自適應(yīng)性,我們采用虛擬機(jī)的CPU利用率作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們的預(yù)測(cè)模型能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)應(yīng)用的負(fù)載；預(yù)測(cè)方法能夠自適應(yīng)的感知模式變化并對(duì)預(yù)測(cè)模型做出調(diào)整；通過誤差修正,我們的預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性得到了進(jìn)一步提高。
[Abstract]:With the development of cloud computing technology, virtual resource management has become one of the key technologies. Cloud computing requires efficient resource management. Through the study of some virtual resource management methods, we find that these methods use predictive techniques. The load of applications is usually dynamic. As a result, the resources required are also constantly changing. Because there is a delay in resource allocation and usage, cloud systems need to prepare the required resources for the application in advance. To solve this problem, Prediction technology is introduced into cloud resource management. By analyzing the characteristics of application load, we find that there is a certain pattern of load: periodic mode, Aperiodic mode or mixed mode. There is no prediction model that can be applied to all modes. In order to predict the application load more accurately, In this paper, a pattern perception prediction method is designed, which can identify the load pattern and select the corresponding prediction model to predict the change of the load mode. In order to reduce the prediction error, the artificial neural network (Ann) and Markov chain method are used to modify the prediction value. In order to verify the accuracy of the prediction model and the self-adaptability of the whole prediction method, we use the CPU utilization of the virtual machine as the experimental data to test. The experimental results show that our prediction model can accurately predict the load of the application. The prediction method can adaptively perceive the pattern change and adjust the prediction model, and the accuracy of our prediction method is further improved by error correction.
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP3

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1586461