基于需求预测的PaaS平台资源分配方法

作     者：徐雅斌 彭宏恩 XU Yabin;PENG Honken

作者机构：北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学)北京100101 

基　　金：网络文化与数字传播北京市重点实验室项目(ICDDXN004) 信息网络安全公安部重点实验室开放课题资助项目(C18601)~~ 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2019年第39卷第6期

页      码：1583-1588页

摘      要：针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配的问题,提出一种资源需求预测模型和分配方法。首先,根据PaaS平台中应用对资源需求的周期性来对资源序列进行切分,并在短期预测的基础上结合应用的多周期性特征,利用多元回归算法建立综合的预测模型。然后,基于MapReduce架构设计实现了一个Master-Slave模式的PaaS平台资源分配系统。最后,结合当前任务请求和资源需求预测结果进行资源分配。实验结果表明,采用该资源需求预测模型和分配方法后,相比于自回归模型和指数平滑算法,平均绝对百分比误差分别下降8.71个百分点和2.07个百分点,均方根误差分别下降2.01个百分点和0.46个百分点。所提预测模型的预测结果不仅误差小,与真实值的拟合程度也较高,而且利用较小的时间开销就可以获得较高的准确度。此外,使用该预测模型的PaaS平台的资源请求的平均等待时间有了明显的下降。

主 题 词：云计算 平台即服务 需求预测 资源分配 多元回归 

学科分类：08[工学] 081203[081203] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2018122613

馆 藏 号：203679565...