使用移动平均线预测云平台服务性能趋势  

Cloud Performance Trend Prediction by Moving Averages

作　　者：陈光[1] 白晓颖[1] 黄骁飞[1] 李沐洋[1] 周立柱[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系,北京100084

出　　处：《计算机科学与探索》2012年第6期495-503,共9页Journal of Frontiers of Computer Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金No.61073003;国家重点基础研究发展规划(973)No.2011CB302505~~

摘　　要：系统性能预测为有预见性的资源调度提供依据,是云平台管理的重要方面。从数据收集、数据处理和预测方法三个方面总结性能预测方法。提出采用移动平均线方法来预测服务性能的长期发展趋势。针对性能小范围波动时会频繁改变预测信号的问题,进一步改进此方法,引入标准差以有效过滤抖动信号。在亚马逊弹性计算云环境下验证了方法的有效性。Performance prediction is necessary for intelligent resource allocation on the cloud platform. This paper analyzes present predicting methods from three aspects： data collection, data processing and predication methods. Then, it proposes an approach for long-term trend prediction using moving averages method. To better tolerate per- formance jitter in a small range, it further improves the conventional moving averages method with signal filtering mechanism using standard deviations. An experiment is exercised on Amazon Elastic Compute Cloud platform to il- lustrate the proposed approach of performance monitoring, analysis and prediction.

关 键 词：性能预测 云计算 移动平均线 

分 类 号：TP311.5[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]