文献类型：期刊文章

作　　者：曹洁[1,2,3] 曾国荪[1,3] 匡桂娟[1,3] 张建伟[2] 马海英[4] 胡克坤[1,3] 钮俊[5]

机构地区：[1]同济大学计算机科学与技术系,上海200092 [2]郑州轻工业学院软件学院,河南郑州450002 [3]国家高性能计算机工程技术中心同济分中心,上海200092 [4]南通大学计算机科学与技术学院,江苏南通226019 [5]宁波大学计算机科学与技术系,浙江宁波315211

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)(2009AA012201);国家自然科学基金(61402244);上海市优秀学科带头人计划(10X D1404400);华为创新研究计划(IRP-2013-12-03);高效能服务器和存储技术国家重点实验室开放基金(2014 HSSA10);河南省科技创新人才计划([2015]4);浙江省公益技术应用研究项目(2014C31059)~~

年　　份：2017

卷　　号：28

期　　号：2

起止页码：457-472

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20171003422192)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对云平台按负载峰值需求配置处理机资源、提供单一的服务应用和资源需求动态变化导致资源利用率低下的问题,采用云虚拟机中心来同时提供多种服务应用.利用灰色波形预测算法对未来时间段内到达虚拟机的服务请求量进行预测,给出兼顾资源需求和服务优先等级的虚拟机服务效用函数,以最大化物理机的服务效用值为目标,为物理机内的各虚拟机动态配置物理资源.通过同类虚拟机间的全局负载均衡和多次物理机内各虚拟机的物理资源再分配,进一步增加服务请求量较大的相应类型的虚拟机的物理资源分配量.最后,给出了虚拟机中心基于灰色波形预测的按需资源分配算法ODRGWF.模拟实验结果表明,该算法能够有效地提高云平台中处理机的资源利用率,对提高用户请求完成率以及服务质量都具有实际意义.

关 键 词：云计算 虚拟化 随机服务请求  灰色波形预测  按需资源分配  

分 类 号：TP316]