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一种支持不规则时间间隔的虚拟机工作负载预测方法

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云计算允许应用程序以独立的方式共享物理机上的资源以有效地增加物理机的利用率.对云服务提供商来说,为了让用户能够获得高质量的服务,减少虚拟机的分配与部署工作所需时间,并为物理服务器的部署提供时间窗口,具有非常重要的意义.针对此需求,一个有效的实现方法是对虚拟机工作负载情况进行预测.虚拟机工作负载预测有助于有效地将数据中心的虚拟机请求部署到动态变化的物理机上.由于虚拟机请求情况的复杂性,目前对虚拟机负载情况的预测仍是云计算中的一大挑战.对于该问题,由于梯度消失,标准递归神经网络很难捕获长期依赖关系.而标准长短期记忆网络又无法处理不规则的时间间隔.因此,本文提出一种能够处理时间间隔的虚拟机工作负载预测方法,方法将虚拟机历史工作请求量与请求时间间隔相结合,以固定长度的时间段为单位对未来时间段内的虚拟机工作负载进行精准预测.实验表明本文所提方法与长短期记忆网络方法相比具有更加准确的预测结果.

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来源
《第九届中国计算机学会服务计算学术会议（NCSC2018）》||1-8|共8页
会议地点
作者
GUO Wei; 郭伟; NING Ya-Di; 宁雅頔; GE Wei; 葛伟; CUI Li-Zhen; 崔立真; XU Meng; 徐猛;
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作者单位

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
数据中心; 虚拟机; 工作负载预测; 不规则时间间隔;

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