基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究，重庆大学，硕士学位论文，2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任

在不断上涨的电力成本和环境保护时代，如何实现能源效率来运行云数据中心是一项重大挑战。 已经设计出各种技术来帮助减少由大量相同服务器组成的云数据中心的能耗，包括动态分配活动服务器，合并要在其上运行的各种应用程序以及调整活动服务器的CPU速度。 利用这些技术，我们使用“在线着色装箱”问题对合并问题进行建模，并设计出一种有效的可感知应用程序的近似算法，以找到接近最佳的解决方案。 我们展示了一个1.7渐近逼近比。 然后，我们应用预测贝叶斯网络模型来识别日常工作量模式并相应地调整资源配置。 我们使用从真实