PaaS云资源调度技术研究
重点研究了平台即服务(PaaS)云资源调度方面的相关技术.首先对PaaS云平台的通用架构和关键技术加以说明,而后分析了PaaS云资源调度的特殊性,提出了将机器学习引入到PaaS云资源调度的方法,在对多种机器学习算法进行了分析和比较之后,进一步提出将决策树算法引入到PaaS云资源调度,并给出了具体的算法模型和运行流程.结论表明:将机器学习引入到PaaS云资源调度可以有效地解决传统PaaS资源调度算法遇到的扩张、收缩和保持时机的问题.
云计算 资源调度技术 系统架构 机器学习 决策树
徐鹏 张岩江 苏森
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876
国内会议
湖北恩施
中文
52-56
2013-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）