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...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PEFOT(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 REPOTASK(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.展开更多
文摘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PEFOT(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 REPOTASK(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.
