【摘 要】
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针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配问题,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,对资源序列进行切分,在短期预测的
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,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）
【基金项目】
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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)~~
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针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配问题,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,对资源序列进行切分,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Map Reduce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和2.07个百分点,均方根误差分别下降2.01和0.46个百分点。由此说明,该预测模型的预测结果不仅误差小,而且与真实值的拟合程度也更高,利用较小的时间开销获得了较高的准确度。此外,相比于没有使用该预测模型的PaaS平台来说,资源请求的平均等待时间有了明显的下降。
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