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题名分布式服务资源自适应弹性伸缩研究综述
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作者
胡程
陈仕鸿
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机构
广东外语外贸大学信息科学与技术学院、语言工程与计算实验室
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第10期2551-2572,共22页
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基金
国家自然科学基金(62202111)
广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515110754)
国家留学基金(202307150168)。
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文摘
分布式服务资源环境下,由于峰值负载的整体占比很小,大量服务资源长期处于低利用率甚至闲置状态。通过实现资源自适应弹性伸缩,在高负载时扩充服务资源以应对高需求,在低负载时将其缩减以降低开销,可显著提升系统能效并降低运作开销。但实际负载通常具有很强的波动性,满足服务质量所需的服务资源持续变化,这给服务资源自适应弹性伸缩带来了巨大挑战。尽管现有的商用分布式平台已普遍具有一定的资源弹性伸缩能力,但它们的自适应能力有限、精准性不佳,存在很大提升空间。为促进该领域的研究与应用发展,就该环境下服务资源自适应弹性伸缩研究进行分类分析与探讨。分析并介绍了相应的研究背景及主要存在于需求评估与资源调整上的挑战;就该领域的国内外相关研究,依据其调整的资源对象分为三类,以此进行分类论述并比较了各研究工作的异同,且就各自的特点与效用进行了分析与总结;总述分析了这些研究工作并概括出一个全面而整体的实现,探讨了业界的应用现状、研究面临的挑战以及未来趋势。
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关键词
并行与分布式计算
分布式服务资源
资源管理与分配
自适应弹性伸缩
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Keywords
parallel and distributed computing
distributed service resources
resource management and allocation
adaptive elastic scaling
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分类号
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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