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服务质量感知的云应用资源自适应配置
被引量：
2
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作者
许力
谭国真
张霞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期10-15,60,共7页
针对部署在云环境下的云应用资源配置优化问题,提出了通过感知服务质量变化自适应配置云应用资源的策略。设计了一种基于采集到的历史运行指标数据生成贝叶斯网络概率推理模型,并利用预定义应用服务质量目标(Service Level Objectives,S...
针对部署在云环境下的云应用资源配置优化问题,提出了通过感知服务质量变化自适应配置云应用资源的策略。设计了一种基于采集到的历史运行指标数据生成贝叶斯网络概率推理模型,并利用预定义应用服务质量目标(Service Level Objectives,SLO)找到资源超配或不足的虚拟设备,生成资源优化方案。在仿真环境下验证测试结果显示,开启自适应配置算法的云应用请求响应时间指标明显优于未开启的云应用。
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关键词
云应用
概率推理
贝叶斯网络
服务质量目标保障
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职称材料
题名
服务质量感知的云应用资源自适应配置
被引量：
2
1
作者
许力
谭国真
张霞
机构
大连理工大学计算机科学与技术学院
软件架构国家重点实验室(东软集团)
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期10-15,60,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA111902)
国家科技支撑计划项目(No.2011BAK02B02-01)
文摘
针对部署在云环境下的云应用资源配置优化问题,提出了通过感知服务质量变化自适应配置云应用资源的策略。设计了一种基于采集到的历史运行指标数据生成贝叶斯网络概率推理模型,并利用预定义应用服务质量目标(Service Level Objectives,SLO)找到资源超配或不足的虚拟设备,生成资源优化方案。在仿真环境下验证测试结果显示,开启自适应配置算法的云应用请求响应时间指标明显优于未开启的云应用。
关键词
云应用
概率推理
贝叶斯网络
服务质量目标保障
Keywords
cloud application
probabilistic inference
Bayesian network
Service Level Objectives（SLO）assurance
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
服务质量感知的云应用资源自适应配置
许力
谭国真
张霞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
2
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