支持大规模云服务平台的敏捷弹性伸缩技术

摘要：

针对当前大多数弹性伸缩算法存在粒度大、延迟高、开销大等问题,利用缓存思想引入挂起虚拟机,加快虚拟机供给速度;基于自回归滑动平均模型(ARMA)采用二级预测方法设计了敏捷弹性伸缩算法,实现了细粒度的资源分配;通过引入分位数统计、额外资源分配、资源延迟释放等策略,进一步保障服务质量(QoS).采用网易云阅读负载数据进行实验,结果表明:该算法能够进一步节省资源,同时使得服务质量提升.

关键词： 云服务平台 敏捷弹性伸缩技术 自回归滑动平均模型 服务质量

作者: 杨勇 赵新奎 卢兴见 尹建伟

作者单位: 浙江大学计算机学院,浙江 杭州 310027

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年第四届中国计算机学会服务计算学术会议

会议地点: 湖北恩施

会议语种:中文

页码: 63-67,99

在线出版日期: 2013-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）