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    重庆时时彩提现要求: 一种基于IAAS云平台的资源优化部署方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410079041.4

    申请日:

    2014.03.05

    公开号:

    CN103873569A

    公开日:

    2014.06.18

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||专利申请权的转移IPC(主分类):H04L 29/08登记生效日:20160525变更事项:申请人变更前权利人:一兰科技(北京)有限公司变更后权利人:兰雨晴变更事项:地址变更前权利人:100083 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1002单元变更后权利人:100083 北京市海淀区林业大学北路11号柏儒苑5-5-902|||专利申请权的转移IPC(主分类):H04L 29/08变更事项:申请人变更前权利人:兰雨晴变更后权利人:一兰科技(北京)有限公司变更事项:地址变更前权利人:100084 北京市海淀区圆明园东门褐石园小区15号楼2单元205室变更后权利人:100083 北京市海淀区学院路35号世宁大厦1002单元登记生效日:20150311|||实质审查的生效IPC(主分类):H04L 29/08申请日:20140305|||公开
    IPC分类号: H04L29/08; G06F9/50; G06N3/02 主分类号: H04L29/08
    申请人: 兰雨晴
    发明人: 兰雨晴; 夏庆新; 王龙
    地址: 100084 北京市海淀区圆明园东门褐石园小区15号楼2单元205室
    优先权:
    专利代理机构: 北京汇智英财专利代理事务所(普通合伙) 11301 代理人: 牟长林
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410079041.4

    授权公告号:

    ||||||||||||

    法律状态公告日:

    2017.04.19|||2016.06.15|||2015.04.01|||2014.07.16|||2014.06.18

    法律状态类型:

    授权|||专利申请权、专利权的转移|||专利申请权、专利权的转移|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于IaaS云平台的资源优化部署方法,针对不同用户的应用负载进行分类,使得IaaS云平台能够根据不同的分类进行虚拟机资源和物理资源的部署,进而使得云平台的资源利用率最大化,应用特征的提取、处理,建立BP神经网络和分类器模型,运用尝试部署能耗TAEA算法进行分配。本发明的有益效果为:建立一分类器模型,采用算法TAEA,可以判别应用负载特征和SLA两个因素的部署优先级,即优先考虑哪个因素把VM应用负载部署到划分好的PM上,从而使得整个数据中心的能耗达到最低。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于IaaS云平台的资源优化部署方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤S1:分析应用负载特征和SLA级别特征,进行负载抽样特征的提取和模式识别,其结果包括预处理得到的特征数据和分类模式; 
    步骤S2:基于负载特征提取创建一BP神经网络,其输入向量X为所述特征数据,其输出向量Y为所述分类模式,由系统输入输出的特征提取和模式匹配得出该BP神经网络的结构; 
    步骤S3:基于所述BP神经网络创建分类器模型,并对其进行训练得出分类器模型各层最优的权值和阈值;
    步骤S4:运用TAEA算法,对分类以后的应用负载进行调度,使该应用负载部署到最合适的服务器上,实现虚拟机的最优分配。

    2.  根据权利要求1所述的部署方法,其特征在于,所述步骤S1中,采用IRQ四分位距等统计学理论进行负载抽样特征的提取,以保证体现原有负载抽样曲线的特征。

    3.  根据权利要求1所述的部署方法,其特征在于,所述负载抽样特征至少包括一段时间以内应用负载的CPU利用率以及内存使用率,并对所述负载抽样特征进行以下操作:
    (1)确定负载采样的频率、时间窗以及SLA级别的特征标识;
    (2)确定提取特征的属性和格式。

    4.  根据权利要求1至3任一所述的部署方法,其特征在于,所述负载抽样特征由云平台的管理员进行制定和初始化。

    5.  根据权利要求1所述的部署方法,其特征在于,所述BP神经网络为单隐层,其以待分类的资源负载分类数为输出节点个数,基于BP神经网络的资源负载分类器建模包括网络的构建、网络的训练和网络的分类三个部分。

    6.  根据权利要求5所述的部署方法,其特征在于,所述分类器模型的收敛速度大于等于IaaS云平台提供服务的SLA要求。

    7.  根据权利要求1所述的部署方法,其特征在于,由所述分类器模型的资源分配算法触发资源调度,根据应用负载对应的特征分类,把对应的应用负载有效地部署到PM上。

    8.  根据权利要求1所述的部署方法,其特征在于,在所述步骤S4中,所述TAEA算法通过判别应用负载特征和SLA两者的部署优先级,在保证整个数据中心的能耗最低的情况下,使VM应用负载部署到划分好的PM上。

    9.  根据权利要求1所述的部署方法,其特征在于,训练数据来自于IaaS云平台的真实负载,且至少为1000组。

    10.  根据权利要求9所述的部署方法,其特征在于,在所述步骤S3中,采用训练后得到的权值和阈值进行分类器模型的初始化,进而得到分类的结果;
    该结果的精度达不到IaaS云平台提供服务的SLA要求时,则重复进行分类器模型的训练,直至得到符合要求的权值和阈值。

    关 键 词:
    一种 基于 IAAS 平台 资源 优化 部署 方法
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