Abstract-Virtualization och cloud computing teknologier gör det nu möjligt att konsolidera flera online-tjänster, som är packade i virtuella maskiner (VMs), till ett mindre antal fysiska servrar. Det är dock fortfarande ett utmanande schemaläggningsproblem för molnleverantören att dynamiskt hantera resursen för virtuella maskiner för att hantera varierande arbetsbelastningar utan servicenivåavtal (SLA) överträdelse. I detta papper introducerar vi en Prediction-baserad Dynamic Resource Scheduling (PDRS) lösning för att automatisera elastisk resursskalning för virtualiserade molnsystem. Till skillnad från traditionell statisk konsolidering eller tröskelstyrd reaktiv schemaläggning tar vi båda hänsyn till de dynamiska arbetsbelastningsfluktuationerna för varje virtuell dator och problemet med hantering av resurskonflikter. PDRS använder först en online-resurs förutsägelse, som är en VM resurs efterfrågan stat prediktor baserat på Autoregressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) modell, för att uppnå adaptiv resursallokering för molnapplikationer på varje VM. Sedan föreslår vi våra förutsägelsebaserade dynamiska resursschemaläggningsalgoritmer för att dynamiskt konsolidera virtuella maskiner med adaptiv resursallokering för att minska antalet fysiska maskiner. Omfattande experimentella resultat visar att vår schemaläggning kan realisera automatisk elastisk resursallokering med acceptabel effekt på SLA.
REF introducerar en prediktionsbaserad dynamisk resursplaneringslösning (PDRS) för att automatisera elastisk resursskalning för virtualiserade molnsystem.
Prediction-based Dynamic Resource Scheduling for Virtualized Cloud Systems
{'venue': 'J. Networks', 'journal': 'J. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}