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资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法
1
作者
梁哲恒
吴悦文
+4 位作者
李永健
张小陆
沈桂泉
苏林刚
刘均乐
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期738-746,共9页
大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜...
大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜索空间过大而容易陷入局部最优解的问题。针对该问题,提出了资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法,采用资源偏好敏感的随机森林模型作为贝叶斯优化方法的概率模型,以权衡配置选项空间较大时搜索的准确性和开销。实验结果表明,所提方法相比于全量配置搜索方法CherryPick,在搜索结果的准确性提升23%的同时,可减少25%~44%的搜索次数;相比于数据驱动的方法RP-CH,搜索结果的准确性相差10%,但平均搜索次数可有效减少78%。
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关键词
大数据应用
云配置推荐
资源偏好
主成分分析
贝叶斯优化
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职称材料
题名
资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法
1
作者
梁哲恒
吴悦文
李永健
张小陆
沈桂泉
苏林刚
刘均乐
机构
广东电网有限责任公司信息中心
南方电网网络空间安全联合实验室
中山供电局
中国科学院软件研究所
基础软件与系统重点实验室(中国科学院)
百度在线网络技术(北京)有限公司
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期738-746,共9页
基金
广东电网有限责任公司大规模智能电网设备的流式数据处理技术研究项目(037800KC23090006)
国家自然科学基金项目(62302489)。
文摘
大数据和流式数据计算已被广泛用于支撑智能电网中异常监测与预警等场景。云计算是大数据和流式数据应用的主流运行支撑环境,选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战。当前基于全量配置搜索的方法以所有候选云配置作为搜索空间,存在搜索空间过大而容易陷入局部最优解的问题。针对该问题,提出了资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法,采用资源偏好敏感的随机森林模型作为贝叶斯优化方法的概率模型,以权衡配置选项空间较大时搜索的准确性和开销。实验结果表明,所提方法相比于全量配置搜索方法CherryPick,在搜索结果的准确性提升23%的同时,可减少25%~44%的搜索次数;相比于数据驱动的方法RP-CH,搜索结果的准确性相差10%,但平均搜索次数可有效减少78%。
关键词
大数据应用
云配置推荐
资源偏好
主成分分析
贝叶斯优化
Keywords
Big data applicaiton
Cloud configuration recommendation
Resource preference
PCA
Bayesian optimization
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
资源偏好敏感的大数据应用云配置推荐方法
梁哲恒
吴悦文
李永健
张小陆
沈桂泉
苏林刚
刘均乐
《计算机科学》
北大核心
2025
0
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