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www.cn-ki.net_云平台的资源监控与弹性伸缩技术研究与实现1
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密 级保密 期 限硕 士 学 位 论 文题 目云 平 台 的 资 源监控与 弹性伸缩技术研 究与 实 现李涛信 息 与通信 工程.敬 宇网 络技术研 究 院20
资源详情
资源评论
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密 级
:
保密 期 限
:
硕
士
学
位
论
文
m
题 目
:
云
平
台 的 资
源
监
控
与
弹
性
伸
缩 技术
研
究与
实
现
学
号
:
2 0 1 4 1 1 1 4 9 0
姓
名 :
李
涛
专
业
:
信
息 与
通
信
工
程
导
师
:
干
.
敬
宇
学
院
: 网
络
技
术
研
究 院
20 1 6
年
1
1
月
3 0
日
中
国
?
北
京
密 级 :
保
密
期
限
:
分
耆
却
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大
聲
硕
士
学
位
论
文
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题
目
:
云
平
台 的 资
源
监
控
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缩技
术
研
究与 实
现
学
号
:
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名 :
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院
:
网
络
技术
研
究
院
2 0 1 6
年
1 1
月
3 0
日
独创
性
(
或创
新
性
)
声
明
本
人
声 明 所
呈
交 的 论 文
是
本
人
在
导师 指 导 下
进
行
的
研
究
工
作
及
取
得
的
研
究
成
果
。
尽
我
所
知 , 除 了
文
中
特
别 加 以
标
注
和
致
谢 中
所
罗 列 的
内
容 以外 ,
论
文 中
不
包
含其
他
人 已
经
发 表
或
撰 写
过
的
研
宄
成
果 , 也 不
包
含为 获
得
北
京 邮 电
大
学或
其
他
教育
机
构
的 学
位
或
证
书
而
使
用
过
的 材
料
。
与 我
一
同
工
作 的 同
志
对
本
研
宄
所
做 的
任
何
贡
献均
己
在论 文 中 作 了 明 确 的
说
明 并 表
示
了 谢 意
。
申 请学
位
论
文
与 资料若有 不
实
之
处
,
本
人
承
担
一
切 相
关
责
任
。
本人
签
名
:
杏
涛
日 期
:
对
了
年
辦
句
关
于
论
文使
用
授
权
的
说
明
本
人完
全
了
解
并同
意
北
京
邮 电
大
学
有关
保 留
、
使用 学
位
论
文的 规
定
, 即
: 北
京
邮
电
大
学
拥有
以
下
关
于
学
位论
文的 无 偿
使
用
权
,
具
体
包
括
: 学校有
权
保留 并 向
国
家
有关 部 门 或机 构
送
交 学
位
论
文 , 有
权
允 许 学
位
论
文被
查 阅 和 借 阅
;
学
校
可
以
■
公
布
学
位
论
文
的 全 部
或
部
分
内
容 , 有权
允
许
采
用
影
印
、
缩
印
或
其
它
复
制
手
段
保存
、
汇
编学
位
论文 ,
将学
位
论
文
的
全
部
或
部 分 内
容编
入
有
关数据
库
进
行
检
索
。
(
保
密
的 学 位
论
文
在解
密 后
遵
守
此
规定 )
本
人
签
名 :
勒
日
期
:
別
1
年
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入紙
秀
日 期 :
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云
平
台 的 资
源
监
控与 弹
性
伸
缩
技
术
研
究
与 实
现
摘
要
云
计
算
的 快
速
发
展
满
足
了 大 规
模
计
算
、
海
量
数据存
储
的 要 求
。
对
于
云
平
台 来
说
资
源
繁
多
、
情
况
复
杂 , 有
必
要
利
用
监
控
系
统
监
测整个
平
台
运
行
状
况
、
资
源
使
用
情
况
。
为 了 实
现
云
计
算 资
源
的
高
效利 用
,
弹性
伸缩
服
务也 成为
不
可
或
缺 的
一
部分 。
良
好
的
监
控
系 统
可
以
方
便用
户
对
云
资
源
的 合
理
调 度
,
也 为 发
现
故
障原
因
提供
数据
支持 。 本 文
针对 目 前
云
市
场
已
经
实
现
的
监
控 系统 不
足
之
处
进
行
了
研
宄
, 设
计 了
W
EB
界面
、
两
级
数据库存储 、
及
时
报 警多
位
一
体
的 高 内
聚
、
低
耦
合
的
架
构
。
在提
高
监
控
系
统效率 方面
,
本
文
从
数据
的
产
生
、
传
送
出
发
分别
提
出
利
用
/
p
r o
c
文
件
系 统
进
行数
据
采集
、
利
用
推
拉
混
合
模
式
进
行
数
据传输
。
在
提
高
监
控
系
统
可
靠方面
,
本文
设
计
和 实
现
了
故 障
监
测
、
日 志 分
析
、
通
知
报
警
组
成
的
故 障
处
理
子
系 统
,
并 引 用
一
主
多 从 的 高
可
用
数
据
存
储
模型
进
行
数
据持
久
化保
障
。
当 前
云
市 场 的弹
性
伸缩
服
务
在
进
行 资
源
再分
配
的 时 候大
都 需
要
强
制 暂 停用 户 的 应用 任务
,
给 用 户 带 来 比 较
差
的 体
验
感
。
针
对
上
述
问
题
,
本文
提
出
基
于
负 载预测 的
动
态弹 性伸 缩 模 型 ,
在
不
影
响
用
户 使
用
的 情
况
下
提高 了 资
源
利用
率
、
降低 了
云
平
台 的 资
源
投
入
成
本
。
这
个
模
型 分 为两部
分
,
第
一
部分是 负
载
预
测
,
根
据负 载历 史
数
据 的 相似
性
和
周 期 性
,
运
用线 性 回 归 和 负 载数 字 串 匹
配
两种 性能
互
补 的 算
法
预
测
下
一
时 刻 负 载 需求
量
; 第
二
部 分
是
弹性伸缩
,
在
满
足
资
源
伸
缩
需求 的 前
提 , 利用
整
数
规
划 的算
法
求
解
出 成本最小 的 水
平
伸缩
量
和垂
直
伸缩
量
,
并
进
行相 应 的 资
源
扩
展
和
释
放
。
为 了
验
证
监
控
系统 的
高
效性
、
可
靠
性
,
本
文
对设
计
方案
进
行
了
实
现
和
应
用
,
对
推拉
混
合
模
式
进
行
了
实
验
和 分析
。
为 了
证
明
基
于
负载
预
测弹性 伸缩模 型 的优
越
性
,
本文 做
了
相应 的
对
比
实
验
,
表
明
本
文
负 载
预
测 的
平
均
误
差为
8
%
,
比 自 回 归 滑 动
平
均 模型 指 数
平
滑
模型 都低
,
本文 伸 缩
方
法
比
水平伸 缩方
法
节 省
成
本
5 . 8 8
%
,
降低 了 资
源
使用 成 本
。
关
键词
云
监
控 系 统
推拉
混
合
模
式
故
障
处
理
负
载
预
测 弹
性
伸 缩
RE SE
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