基于灰色模型的云资源动态伸缩功能研究

王天泽

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随着云计算的快速发展,大量应用开始向云上迁移,云平台资源分配受到关注.云服务负载是动态变化的,为保证服务质量不受负载量变化影响,最大化利用云资源,如何动态扩充、缩紧资源成为需要考虑的重要问题.设计并实现了一个Docker Swarm弹性云动态伸缩模块,通过增加和减少云服务副本数量改变服务资源的分配.弹性云的动态伸缩模块使用了响应式伸缩模型与预测式伸缩模型,其中预测式伸缩模型基于灰色预测模型.实验证明基于灰色预测的预测式伸缩模型具有较高的预测准确率.

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来源
《软件导刊》 |2018年第4期|131-134|共4页
作者
王天泽;
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作者单位

西安工程大学计算机科学学院;

陕西西安710048;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用应用软件;
关键词
云平台; 动态伸缩; 弹性云; 灰色预测;

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