【摘 要】
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预测任务的资源使用状况是提高云平台资源使用率的重要手段之一.然而云计算平台资源使用的动态性、不确定性和突变性使得预测效果有限.为了提高云平台任务的资源使用率预测性
【机 构】
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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;湖北大学 信息化建设与管理处,武汉,430062;
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预测任务的资源使用状况是提高云平台资源使用率的重要手段之一.然而云计算平台资源使用的动态性、不确定性和突变性使得预测效果有限.为了提高云平台任务的资源使用率预测性能,本文做了如下工作:1)详细地分析了当前主流云平台的资源使用情况,提炼了云平台任务的资源使用特征;2)根据云平台的特点设计了适合任务的资源使用预测性能评价函数PE-FOT(Performance Evaluation Function fOr Tasks,PEFOT);3)设计并实现了一种云平台任务的资源使用率预测方法REPO-TASK(REsource Prediction method fOr TASKs,REPO-TASK).使用Google云平台数据集进行了实验,结果表明,相对于目前已经提出的任务资源使用率预测模型BP和LSTM,REPO-TASK方法具有更好的预测性能,PEFOT值平均下降了3.2591.
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