关于采用ARMA模型预测的云计算资源调度策略的研究.pdf

简介：
本文研究了一种基于ARMA（自回归移动平均）模型的云计算资源调度预测方法，旨在提高资源利用效率和用户服务质量。通过分析历史数据，提出一种有效的动态调整机制来优化云资源配置。 云计算资源调度是云计算领域中的关键问题之一，它直接影响到服务质量、成本效率以及用户体验。这一过程涉及在满足用户需求和服务质量的前提下，在数据中心内合理分配物理资源（如CPU、内存、存储及网络等）给虚拟机或任务。 为了适应不断变化的云环境和用户需求，实现优化性能、减少浪费并降低成本的目标，云计算中的资源调度策略需要具备动态调整的能力。本段落提出了一种基于时间序列预测的云计算资源调度方法，利用历史数据对未来的需求进行分析与预判，以期达到更高效的资源配置效果。 时间序列分析是统计学中用于处理按顺序排列的数据点的方法之一，它能够识别出趋势、周期性和季节性等规律。在云环境中应用这一技术可以预见未来的负载需求，并据此做出合理的规划。ARMA模型是一种常用的时间序列预测工具，结合了自回归和移动平均的特点，有助于准确地预测时间序列数据。 文中作者对现有的云计算资源调度策略进行了深入分析，并指出它们在处理主机开关机波动、虚拟机迁移盲目性以及任务响应延迟等问题上存在局限性。基于这些不足之处，文章提出了一种新的资源分配方案并将其分为两个主要部分：云负载预测模块和云资源调度控制模块。 第一部分负责利用数据中心的历史数据来构建时间序列模型以预估未来的负载情况。通过ARMA等方法建立的模型可以对云计算中心或特定主机的未来需求进行精准预测，帮助管理员更好地掌握资源波动趋势。 第二部分则根据上述预测结果执行预先分配、优化迁移过程和控制开关机操作等功能。通过对当前与下一时刻实际与预期负载差异的分析，该模块能够动态调整数据中心内的资源配置情况。 为了验证新策略的有效性和适用性，在开源云计算仿真平台CloudSim以及商业数学软件Matlab上实现了两个核心部分，并通过混合编程的方式将其整合为一个整体系统。实验对比了多种原始资源调度算法和改进后的方案性能表现，结果显示本段落提出的方法在实际应用中具有显著优势。 总的来说，这项研究不仅向云计算领域提供了新的视角与方法论支持，同时也为企业优化资源配置、提升服务质量及降低成本方面带来了理论依据和技术支撑，在实践中有着较高的实用价值和发展潜力。