李 正，王俊社，張紅斌

(河北科技大學研究生學院，河北 石家莊 050000)

云環(huán)境下的資源需求態(tài)勢感知研究

李 正，王俊社，張紅斌

(河北科技大學研究生學院，河北 石家莊 050000)

針對當前云計算內(nèi)部資源管理模式的缺陷，導致資源的利用率低下。為提高資源的利用率，研究提出一種適合云環(huán)境的資源需求態(tài)勢感知方法，通過采用AHP（層次分析法）對云環(huán)境下當前時刻資源的使用情況進行態(tài)勢評估，同時使用改進的BP算法對下一時刻資源的需求情況進行態(tài)勢預測，為資源合理分配提供依據(jù)，提高資源利用率，實現(xiàn)資源的高效利用。

云計算；資源需求；態(tài)勢感知；態(tài)勢評估；態(tài)勢預測

0 引言

云計算是在分布式計算、網(wǎng)格計算、虛擬化技術(shù)、數(shù)據(jù)存儲等技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，通過可配置的共享計算資源池，為用戶提供包括網(wǎng)絡、存儲、等各種服務資源。但隨著云計算的發(fā)展，資源使用量的增加，資源存儲和任務調(diào)度也在實時增加，為滿足云計算系統(tǒng)的正常運行，離不開對其資源的合理管理[1-4]。

云環(huán)境下資源管理是根據(jù)用戶需要將資源合理的分配給用戶使用，是保證云計算系統(tǒng)正常運行的關(guān)鍵。資源管理不當將導致資源得不到合理分配，進而導致網(wǎng)絡擁塞、中斷等一系列問題，影響云計算系統(tǒng)的資源利用率和服務質(zhì)量。為避免上述問題的發(fā)生，對該領(lǐng)域的研究提出了新的挑戰(zhàn)[5]。

1 相關(guān)研究

當前云計算環(huán)境下資源分配方式大都采用最大峰值的分配，這種分配方式所帶來的直接后果是：雖然在初期能夠確保云中用戶的服務質(zhì)量，但在虛擬機的整個生命周期內(nèi)不會隨云中應用對資源的動態(tài)消耗而動態(tài)分配，導致云中部分資源閑置，資源利用率低，同時這種分配方式減少了物理服務器中虛擬機的個數(shù)，為滿足用戶的需要，不得不增添新的物理服務器，從而加劇系統(tǒng)的開銷和能源的消耗，不符合當前形勢下建設(shè)綠色云系統(tǒng)的目標[6-7]。文獻[8]采用ES（指數(shù)平滑法）模型對云環(huán)境下服務器負載進行預測，通過該預測值來指導下一時刻云環(huán)境下資源的分配。該模型利用過去時間序列負載值的加權(quán)平均數(shù)作為下一時刻的預測負載值，同時關(guān)閉處于低載狀態(tài)下的服務器，并對其上的虛擬機任務進行遷移，而對處于重載的服務器采取部署新服務器的措施，實現(xiàn)負載的均衡。該模型原理簡單，系統(tǒng)的占用負擔小，但是該模型預測誤差具有累加性，預測精度低，平滑因子難以估計。文獻[9]和文獻[10]分別采用ARMA模型對云環(huán)境中某單項資源的需求進行了預測，并通過預測值與觀測值的誤差進行了一定的補償糾正，提高預測模型的精度，但是該模型參數(shù)比較固定，一旦確定難以修改，無法滿足當前云環(huán)境下多變的需求特征，同時誤差補償值的大小難以確定，何時進行補償糾正也沒有系統(tǒng)性的闡述，適應性不高。

針對這些問題，本文提出一種適用于云環(huán)境的資源需求態(tài)勢感知方法，通過對云環(huán)境下資源的使用情況進行態(tài)勢評估，同時對未來時刻資源的需求進行態(tài)勢預測，并以該預測結(jié)果為依據(jù)實現(xiàn)資源的動態(tài)分配，提高資源的利用率。

2 整體方案設(shè)計

本文將態(tài)勢感知技術(shù)[11-12]加入到云環(huán)境的資源管理當中，通過實時感知云環(huán)境下資源的需求情況為指導云環(huán)境下資源的動態(tài)分配提供依據(jù)，整體方案如圖1所示。

整個設(shè)計思路主要包括三個方面：

首先是云環(huán)境下資源數(shù)據(jù)的采集和優(yōu)化，資源態(tài)勢本身是動態(tài)的，對其因子的選取應該著重考慮具有動態(tài)性變換的對象。并且資源種類繁多，表示單位不一，不利于數(shù)據(jù)的集成和使用，因此數(shù)據(jù)優(yōu)化能夠提高數(shù)據(jù)的集成度，使評估階段權(quán)重的計算更加簡便。其次是云環(huán)境下各資源權(quán)重特征的獲取，不同時段同一節(jié)點以及同一時段不同節(jié)點下云用戶對資源的需求情況各不相同，資源權(quán)重的確定能夠體現(xiàn)出用戶對各資源需求的重要程度，同時權(quán)重的合理與否將直接影響到評估結(jié)果，進而為資源預測做好準備；最后態(tài)勢預測技術(shù)為云環(huán)境下資源分配提供決策信息，預測精度要滿足新環(huán)境的要求，傳統(tǒng)預測方法，雖然原理簡單，可實現(xiàn)性強，但未考慮云環(huán)境下資源增減的變化，擬合精度不高，因此為了更加靈活、快速、精確地指導云環(huán)境下資源分配，在資源評估基礎(chǔ)之上研究一種適合云環(huán)境下負載的新型預測模型。

2.1 資源態(tài)勢評估

2.1.1 評估指標的種類

當前云環(huán)境下資源主要是由虛擬機資源構(gòu)成的，同時由于底層資源的饋乏會通過各種非線性映射的方式間接影響上層應用的正常使用。因此對于虛擬機資源的管理也主要是對底層各類基礎(chǔ)性資源的管理，主要包括CPU資源、內(nèi)存資源、硬盤資源和網(wǎng)絡帶寬資源[13]。

本文將云計算環(huán)境下資源的態(tài)勢分為一級指標態(tài)勢和二級指標態(tài)勢兩大類，其中：將TRU（Total resource utilization）總體資源的利用率作為一級態(tài)勢指標；二級態(tài)勢指標定義為：CRU（Computing resource utilization）計算資源利用率、MRU（Memory resource utilization）內(nèi)存資源利用率、DRU（Disk resource utilization）硬盤資源利用率和BRU（Bandwidth resource utilization）帶寬資源利用率。2.1.2 評估權(quán)重的確定

本文采用層次分析法[14]（Analytic Hierarchy Process，AHP)對云環(huán)境下各二級資源（CPU、內(nèi)存、存儲、帶寬)權(quán)重進行了詳細的判斷與計算。該方法結(jié)合定性與定量的因素，進而對多目標進行優(yōu)化決策。通過該方法能夠得出云環(huán)境下每一階段系統(tǒng)適合的資源權(quán)重，使得最終的態(tài)勢評估更加準確，更加符合實際。

具體步驟：

第一步：構(gòu)造判斷矩陣A。通過云環(huán)境下各二級資源指標的相對影響程度構(gòu)造判斷矩陣。

其中c、m、d、b分別代表CPU資源、內(nèi)存資源、硬盤資源、網(wǎng)絡帶寬資源，而a中取值依據(jù)表1提供的九分位比例標尺，且ija為資源i相對于資源j的影響程度，同時該判斷矩陣需滿足aij=1/aji,aij/akj=aik,aij＞0。

表1 九分位比例標尺Tab.1 Nine point ratio

第二步：計算權(quán)重向量。運用根法（幾何平均法）對判斷矩陣的行向量進行幾何平均得到一個新矩陣B，然后進行優(yōu)化處理，得到新矩陣C，權(quán)重向量iω的值即為新矩陣C中的向量。其中根法是將判斷矩陣A的各行元素的乘積進行開n次方根處理（在這里n為4）。

第三步：一致性檢驗。計算檢驗系數(shù)CR的值并判斷，如果CR＜0.1，則認為該判斷矩陣通過一致性檢驗，否則就不滿足一致性，需重新構(gòu)造。其，而表2為隨機一致性指標RI的取值范圍。

表2 隨機一致性指標RITab.2 Random consistency index

2.1.3 評估規(guī)則

在每一次評估階段中，首先計算資源的各二級指標態(tài)勢值，并結(jié)合每種資源所分配的權(quán)值，求其一級指標態(tài)勢值，通過該屬性值來間接反映云環(huán)境下資源的使用情況。如公式1所示：

其中CRU為平均計算資源利用率；MRU為平均內(nèi)存資源利用率；DRU為平均硬盤資源利用率；BRU為平均帶寬資源利用率；ωi為每種資源在總資源中所占用的比重。

為了對云環(huán)境下資源的使用情況進行合理的評估，根據(jù)實際運行經(jīng)驗本文對負載閾值進行了劃分，最終通過評估模型來確定資源的態(tài)勢等級[15]：當資源的一級態(tài)勢值超過80%時，認定當前節(jié)點資源的使用處于重度負載狀態(tài)，為保證用戶的服務質(zhì)量，需開啟新的節(jié)點，同時對開啟的新節(jié)點采用態(tài)勢預測模型來預測下一時刻用戶對資源的需求量，通過該預測值來指導資源的部署，避免再次出現(xiàn)資源不足的情況；當?shù)陀?0%時，認定當前節(jié)點資源的使用處于低度負載狀態(tài)，虛擬機資源的閑置情況突出，為提高資源的利用率，首先對下一階段資源需求量進行態(tài)勢預測，根據(jù)預測的結(jié)果判斷用戶對資源的需求是否有所變化，進而再適當將某些節(jié)點置于關(guān)閉或待機狀態(tài)，以此來達到資源的高效使用，降低能耗。通過將預測技術(shù)引入其中，不至于在沒有了解下一階段用戶需求的情況下，盲目采取措施而導致資源緊張，違反SLA協(xié)議的規(guī)定；對處于20%-80%之間的，認定資源的使用情況處于中度負載區(qū)，可適當不采取任何措施。

2.2 資源態(tài)勢預測

本文結(jié)合云環(huán)境的特點采用改進的BP（Back Propagation）模型對云環(huán)境下負載進行態(tài)勢預測。BP算法是一種基于后向傳播且不斷調(diào)整權(quán)值的多層神經(jīng)網(wǎng)絡算法。并且由定理可知：三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡能以任意精度逼近任意函數(shù)[16]。但該算法也存在一定不足，例如：初始權(quán)值和閾值的隨機選取、固定的學習率、模型收斂速度慢、易進入局部極小狀態(tài)而無法得到最優(yōu)解等[17]。本文采用狼群算法（Wolf Pack Algorithm—WPA)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和閾值進行了優(yōu)化，通過狼群算法全局搜索的尋優(yōu)能力，確定一組最佳的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和閾值，同時在模型的訓練過程中采用自適應學習率法及自適應增加動量法相結(jié)合的方法（Adaptive Learning Rate and Adaptive Momentum Oscillator—ALRAMO）對模型的參數(shù)進行了調(diào)整，通過改進方法靈活有效的解決云環(huán)境下數(shù)據(jù)繁多，數(shù)據(jù)變化快導致模型預測低的問題，降低模型陷入局部極小值的可能性。其改進的核心思想是：使初始的權(quán)重確定及之后權(quán)重的調(diào)整最大限度的適應誤差變化的需求，加快模型收斂，減小模型的訓練時間，避免陷入局部最優(yōu)，減小模型預測誤差，使最終的預測結(jié)果更滿足實際的需要。其中誤差定義為模型預測值與實際值之間的差值。

2.2.1 狼群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值及閾值

近幾年來研究學者根據(jù)狼群捕食行為及其獵物分配方式，在粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization—PSO）、遺傳算法（Genetic Algorithm—GA）、蟻群算法（Ant Colony Optimization—ACO）等基礎(chǔ)上提出了一種新的群體智能算法—狼群算法（Wolf Pack Algorithm—WPA)。狼群算法將狼群分為頭狼、探狼與猛狼，并設(shè)計出游走、召喚、奔襲與圍攻等智能行為與“勝者為王”的頭狼產(chǎn)生規(guī)則和“強者生存”的狼群替代機制。與其他算法相比，該算法具有較好的全局尋優(yōu)能力，求解精度更高，收斂速度更快，控制參數(shù)更少的特點，能夠快速準確的收斂于問題的全局最優(yōu)解[18-19]。狼群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本思想是用人工狼的狀態(tài)代表BP神經(jīng)網(wǎng)絡的所有權(quán)值和閾值，通過個體狼的迭代尋優(yōu)，將最優(yōu)適應度值對應的頭狼狀態(tài)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)初始值，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡不斷學習，使用學習后的最優(yōu)模型進行預測。狼群算法尋優(yōu)BP神經(jīng)網(wǎng)絡初始權(quán)值及閾值的過程如下[20-21]：

步驟1 根據(jù)BP模型的結(jié)構(gòu)特點初始化狼群中人工狼狀態(tài)Xi,群體規(guī)模N，最大迭代次數(shù)T，探狼比例因子α，最大游走次數(shù)SPMAX，距離判斷因子ω，步長因子S，更新比例因子β。同時Xi=(xi1, xi2,…,xid,…xiD),1≤i≤N,1≤d≤D，且Xi的狀態(tài)主要通過如下公式2確定：

步驟2 選取適應度值最優(yōu)的人工狼為頭狼，除頭狼外同時選取最佳的n匹人工狼為探狼并執(zhí)行游走行為，即探狼分別朝m個方向分別前進一步（稱為探狼游走步長，記為SPa），則向第p(p=1,2,…,m)個方向前進后，探狼i在第d(d=1,2,…,D)維空間中所處的位置如公式3所示：

步驟3 頭狼發(fā)起召喚行為，周圍猛狼收到命令迅速向獵物奔襲。此時猛狼i第k+1次迭代時，在第d(d=1,2,…,D)維變量空間中所處的位置如式4所示：

若在奔襲過程中猛狼i感知的獵物氣味濃度Yi＞YMAX，則YMAX=Yi，替代頭狼并重新發(fā)起召喚行為；若Yi＜YMAX，則人工猛狼繼續(xù)奔襲直到dim≤dnear，轉(zhuǎn)向步驟4。在這里dim為猛狼i與頭狼m之間的距離，判斷距離

步驟4 將頭狼的位置看作獵物移動位置，對于第k代狼群，假定獵物在第d(d=1,2,…,D)維空間中的位置為，則按式5對參與圍攻行為的人工狼的位置進行更新，執(zhí)行圍攻行為，同時按“勝者為王”的頭狼產(chǎn)生規(guī)則將更新后狼群中適應度最優(yōu)的人工狼選為頭狼。

其中λ∈［-1,1］均勻分布的隨機數(shù)；SPc為人工狼i執(zhí)行圍攻行為時的攻擊步長。

步驟5 按照“強者生存”的狼群更新機制去除目標函數(shù)值最差的R匹人工狼，同時在待尋優(yōu)空間內(nèi)隨機生成R匹人工狼完成群體更新。R的取值均勻分布的隨機數(shù)，β為狼群更新比例因子。

步驟6 判斷是否達到預設(shè)精度要求或最大迭代次數(shù)T，若達到則輸出頭狼的位置，即BP模型初始權(quán)值及閾值的最優(yōu)解，否則轉(zhuǎn)向步驟2。

為了更形象的理解上述尋優(yōu)過程，WPA算法優(yōu)化BP模型的流程圖如下圖2所示：

圖2 WPA算法優(yōu)化BP模型的流程圖Fig.2 BP model optimized through WPA algorithm

2.2.2 預測模型參數(shù)的自適應調(diào)整方法—ALRAMO

圖3為自適應調(diào)整模型參數(shù)流程圖。

圖3 ALRAMO方法調(diào)整模型參數(shù)流程圖Fig.3 Adaptive adjustment model-ALRAMO

具體公式如下：

其中a∈［1,2］，λ∈［0.001,0.001］，η(k)為當前時刻的學習率，η(k-1)為前一時刻的學習率，為E( k)當前時刻的誤差值，E( k-1)為前一時刻的誤差值，ω(t+1)為下一次權(quán)值，ω(t)為本次權(quán)值，Δω(t+1)為權(quán)值的增量，α為動量因子且α∈［0,1］。

當E( k)≤E( k-1)時，說明誤差減小，權(quán)值的調(diào)整減小，可適當加大Δω(t+1)。由公式 ω(t+1)=ω(t)+得：當增大η 時，(1)tωΔ+也會增大，這樣不僅調(diào)整了權(quán)值的修改量，適應了數(shù)據(jù)的變化趨勢，還加快了收斂速度，減小了學習時間。同時在公式6中，當E( k)≤E( k-1)，η(k)=a.η(k-1)確實符合增大的需求，但隨著模型的學習，Δω(t+1)有可能進入誤差曲面底部的“平臺”區(qū)域，即使η再大，也會變得很小，這時為了提高模型收斂精度給其添加一個較大的動量值，由公式7得Δω(t+1)=αΔ ω(t )，而不是近似于零，有助于模型擺脫局部極小值的狀態(tài)。而當E( k)＞E( k-1)時，說明誤差在增大，權(quán)值的調(diào)整增大，應適當減小Δω(t+1)，故由公式ω(t+1)=ω(t)+得：可適當減小學習率η。而當E( k)＞E( k-1)，上述公式中η(k)=e-λη(k-1)也符合學習率減小的需求，同時若在參數(shù)調(diào)整中有動量項則應適當減小動量項對權(quán)值調(diào)整的干擾，在模型訓練誤差較大的情況下，避免權(quán)值的調(diào)節(jié)量Δω(t +1)過大，導致模型在訓練過程中出現(xiàn)震蕩，無法收斂。

由于收斂速度和收斂精度兩者互為反函數(shù)關(guān)系，收斂精度的提高必然會引起另一方的下降，在模型逆向傳播過程中，通過模型在不同學習期的不同需求，不斷調(diào)整學習率及動量值的大小來提高模型的收斂速度和收斂精度，使模型沿著負梯度方向變化的同時，有效避免陷入局部極小值狀態(tài)，加快模型收斂。

在云環(huán)境下采用改進的BP模型進行預測不僅為模型的訓練過程提供數(shù)據(jù)支持，同時改進的BP模型非線性擬合能力高，參數(shù)的靈活性正好適應了負載數(shù)據(jù)的變化，通過在訓練過程中及時的調(diào)整參數(shù)，更好地實現(xiàn)預測，預測模型的流程如圖4所示。

圖4 預測模型流程圖Fig.4 The flow chart of the prediction model

（1）確定BP預測模型結(jié)構(gòu)，輸入節(jié)點，隱層節(jié)點，輸出結(jié)點的個數(shù)，通過狼群算法的全局搜索能力來對模型的權(quán)值、閾值、學習率等參數(shù)進行初始化，設(shè)定誤差函數(shù)E，給定其誤差精度ε，及學習次數(shù)N；

（2）輸入訓練樣本，依次輸入訓練集中的樣本數(shù)據(jù)X=X1,X2,X3…Xm，每一次的訓練樣本設(shè)為Xk=(k=1,2,...n)；

（3）正向傳播：根據(jù)模型計算隱含層及輸出層的值，并與給定的期望值進行比較計算誤差，若誤差值滿足精度要求或已達到最大訓練次數(shù)，則轉(zhuǎn)向5，否則將通過模型誤差值的變化，來調(diào)整模型的學習速率，使之更加符合負載數(shù)據(jù)的變化趨勢，同時轉(zhuǎn)向4；

（4）逆向傳播：結(jié)合誤差值的變化來調(diào)整動量的大小，并通過增加動量的方法將上一次權(quán)值變化的影響傳遞到下次權(quán)值調(diào)整量上，進而來逆向調(diào)整模型的權(quán)值ω，閾值θ等參數(shù)，并轉(zhuǎn)向3；

（5）訓練結(jié)束，開始預測。

3 仿真實驗及結(jié)果分析

3.1 仿真實驗

對于本文提出的云環(huán)境下基于態(tài)勢感知的資源需求方法采用Yahoo云平臺提供的Sherpa數(shù)據(jù)集作為此次試驗的測試數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集記錄了各服務器中CPU，內(nèi)存，硬盤，網(wǎng)絡流量等一系列指標的系統(tǒng)工作負載情況。同時該數(shù)據(jù)可以用來分析和模擬實際云系統(tǒng)所經(jīng)歷的工作負載。在MyEclipse開發(fā)環(huán)境下使用JAVA語言進行編寫，構(gòu)建基于AHP確定權(quán)重的態(tài)勢評估模型及基于BP算法優(yōu)化的態(tài)勢預測模型，數(shù)據(jù)庫采用MySQL。同時對采集來的數(shù)據(jù)采用公式9進行歸一化處理。

其中a∈［-1,1］,b∈［-1,1］,a＜b。

在評估階段，根據(jù)采集來的數(shù)據(jù)計算各階段權(quán)值，且經(jīng)過一致性檢驗都滿足要求，如表3。

在預測階段，設(shè)定模型的輸入節(jié)點為6、隱層節(jié)點為4、輸出結(jié)點為1，初始學習率為0.5，激勵其中p為訓練樣本的數(shù)目，y′為期望輸出，y為實際輸出，給定其誤差精度0.01ε=，及學習次數(shù)N=1000。

通過對評估及預測的結(jié)果進行分析并與傳統(tǒng)的評估方法及預測方法進行比較，驗證了本文算法的有效性。仿真的結(jié)果如下圖5、圖6、圖7、表4所示。

表3 各階段權(quán)值Tab.3 Weights of each stage

圖5 評估結(jié)果圖Fig.5 Evaluation results

表4 預測算法比較Tab.4 Comparison of prediction algorithms

3.2 結(jié)果分析

由圖5可知，相比于基于固定權(quán)重的評估方法和基于單一資源的評估方法而言，在評估初期基于單一資源的評估方法得出的資源利用率相對較高，但這僅僅顯示出云環(huán)境網(wǎng)絡中用戶對于某單一資源的需求較強，不能代表整體資源的使用情況，存在較強的片面性，因此不能憑借某單一資源的需求高低去增加資源的供給，并且單純的增加某單項資源，也無法提高整體資源的使用率及系統(tǒng)的性能，這樣不僅增加了成本開銷，還間接增加系統(tǒng)的負擔。

而基于固定權(quán)重的評估方法，雖然考慮到了不同屬性的資源，但是由于用戶在不同時期對各屬性資源的需求情況也不一樣，固定權(quán)重的評估方法只會加重其誤判的可能，降低系統(tǒng)的服務質(zhì)量，因此對其權(quán)重的分配也應該考慮到其動態(tài)性。從上圖可以看出，本文通過層次分析法來判斷各屬性資源的影響值，通過各資源在同一時期不同的使用情況，進而得出各屬性資源的影響權(quán)重，再通過各屬性資源的加權(quán)和來得到系統(tǒng)整體的資源使用情況，評估方法較前兩者更加合理。

并且由圖6、圖7及表4可知：標準BP算法與傳統(tǒng)ES算法得到的結(jié)果較本文相比與實際偏差都比較大，訓練時間內(nèi)得到的誤差曲線與本文算法相比都偏高，且當實際數(shù)據(jù)發(fā)生劇烈變動時，前兩者收斂速度較慢，得出的誤差也比較大無法滿足實際的需求，而本文算法能夠在一定的訓練次數(shù)后使誤差達到較小值，訓練次數(shù)少，誤差小，收斂速度快，更接近于實際值，預測結(jié)果也更加精確。

圖6 態(tài)勢預測圖Fig.6 Situation prediction

圖7 MSE曲線圖Fig.7 The MSE curve of each prediction model

4 結(jié)論

本文針對傳統(tǒng)云環(huán)境下資源管理的情況，提出了基于態(tài)勢感知技術(shù)的云資源管理方法。該方法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對云環(huán)境下當前資源的負載情況進行合理地評估，使管理員能夠更加詳細的了解當前系統(tǒng)的使用情況，同時也能夠更加精確地預測出下一階段資源負載的需求情況，為實現(xiàn)資源的合理分配提供依據(jù)。故下一階段的研究任務是在不違背SLA協(xié)議的同時，如何以該研究方法為依據(jù)實現(xiàn)資源的合理分配，使云計算平臺下資源的利用率及服務質(zhì)量得到提高。

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Situation Awareness Based Resource Requirement in Cloud Computing Environment

LI Zheng, WANG Jun-she, ZHANG Hong-bin
(School of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang, 050000, China)

In view of the defects of the current cloud computing resource management, which resulting in low utilization of resources. In order to improve the utilization of resources and achieve its efficient use, this paper proposes a new method of resource requirement for cloud computing environment which is based on situation awareness. By using AHP (Analytic Hierarchy Process) to assess the current situation of the use of resources. At the same time, the improved BP (Back Propagation) algorithm is used to forecast the resource requirement of the next time which can provide the basis for rational allocation.

Cloud computing; Resource requirement; Situation awareness; Situation assessment; Situation prediction

TP3-05

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.05.017

李正(1991-），男，碩士，通信網(wǎng)絡管理。

王俊社，教授，主要研究方向為網(wǎng)絡管理、云計算。

本文著錄格式：李正，王俊社，張紅斌. 云環(huán)境下的資源需求態(tài)勢感知研究[J]. 軟件，2017，38（5）：75-82