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公开(公告)号：CN110209467B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910437262.7
申请日：2019-05-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的弹性资源扩展方法和系统，属于云计算技术领域与深度学习领域，包括：在已知待运行任务的运行截止时限td和任务计算量的情况下，利用回归模型计算完成任务所需要的最少资源总量；在任务的运行过程中不断采集任务当前运行状态和资源利用率，将最少资源总量、任务当前运行状态、资源利用率和任务计算量输入预测模型进行预测，得到任务的完成时间Tc；若Tc＞td，则计算使得最终任务的完成时间Tc′＜td的最少资源总量；若任务未完成，则继续采集，若任务完成，则停止采集。本发明方法通过回归模型计算最少资源总量以保障任务能够按时完成，在运行过程中预测完成时间，当完成时间超过运行截止时限时自动进行计算资源的弹性扩展。
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公开(公告)号：CN110209467A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910437262.7
申请日：2019-05-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的弹性资源扩展方法和系统，属于云计算技术领域与深度学习领域，包括：在已知待运行任务的运行截止时限td和任务计算量的情况下，利用回归模型计算完成任务所需要的最少资源总量；在任务的运行过程中不断采集任务当前运行状态和资源利用率，将最少资源总量、任务当前运行状态、资源利用率和任务计算量输入预测模型进行预测，得到任务的完成时间Tc；若Tc＞td，则计算使得最终任务的完成时间Tc′＜td的最少资源总量；若任务未完成，则继续采集，若任务完成，则停止采集。本发明方法通过回归模型计算最少资源总量以保障任务能够按时完成，在运行过程中预测完成时间，当完成时间超过运行截止时限时自动进行计算资源的弹性扩展。
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