论文研究-IaaS下基于预测的弹性云服务的研究.pdf下载

论文研究-IaaS下基于预测的弹性云服务的研究.pdf,  针对供应虚拟机的IaaS （infrastructure as a service）云下虚拟机部署存在较高时延，导致弹性云服务效率低下的问题，提出一种基于ARIMA模型和季节指数的动态负载预测及资源估算的方法. 该方法利用负载与虚拟机配置的关系，预测负载值，并估算虚拟机需求量，从而可提前部署虚拟机，提高IaaS云的服务效率. 研究结合供应虚拟机的私有IaaS云环境，实现其下的弹性供应的资源决策模块. 实验与算法分析表明，该方法能够准确决策虚拟机资源量，保证虚拟机资源预留，有效改善了IaaS云的弹性效率.