基于線性回歸與馬爾科夫鏈相結合的云資源監(jiān)控預測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著云計算的發(fā)展，其提供的功能也越來越豐富，管理的計算機集群規(guī)模也逐漸上升，云基礎架構和部署的高效管理是目前的一個引人注目的話題。監(jiān)控工具和監(jiān)控技術在這方面可以發(fā)揮重要作用，收集相關的信息，提供給管理員或用戶以便他們做出相應的決策。
　　本文通過對自搭建的OpenStack云環(huán)境得到的實驗數(shù)據以及來自某公有云平臺的監(jiān)控數(shù)據的分析，發(fā)現(xiàn)并找出數(shù)據中隱藏的規(guī)律、特征。通過分析了線性回歸算法和馬爾科夫鏈算法兩個預測算法在預測云環(huán)境的監(jiān)控

2、數(shù)據的應用以及它們的缺陷，利用發(fā)現(xiàn)的規(guī)律、特征對預測算法進行優(yōu)化改進，提高算法預測的命中率、降低算法的某些開銷。本文的主要研究工作如下:
　　1)研究云計算的監(jiān)控，通過對歷史數(shù)據的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的規(guī)律、特征，將一天分為兩個不同的時間段:忙碌期和平穩(wěn)期，在不同的時期內由于用戶訪問量的差異而引起資源消耗的差異，進而影響到在不同時期內收集到的數(shù)據特征的不同;
　　2)研究時間序列預測算法，針對數(shù)據的特征，提出新的算法模型——結合