【摘 要】
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负载的动态变化和不确定性给云服务的资源弹性供给提出了高要求.在突变负载场景下,系统面临着云资源需求预测和云资源快速弹性伸缩等问题.为了降低系统资源开销并提高服务的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61762008)资助;广西自然科学基金项目(2017GXNSFAA198141)资助;广西重点研发计划项目(桂科AB17195014)资助
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负载的动态变化和不确定性给云服务的资源弹性供给提出了高要求.在突变负载场景下,系统面临着云资源需求预测和云资源快速弹性伸缩等问题.为了降低系统资源开销并提高服务的响应速度,提出一种面向突变负载的容器云服务弹性伸缩策略.设计基于负载增量的趋势预测算法来计算资源的供给点,通过灰色预测算法来计算资源的供给数量.依据预测结果,对系统瓶颈服务的容器进行拷贝.设计并实现了一种容器弹性伸缩模型Elastic-Docker,实验结果表明,本文策略提高了系统应对突发负载的能力并降低了服务的响应延迟.
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