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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103365727A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310285843.6
申请日：2013-07-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算领域。本发明解决的问题是：针对云计算中心的主机上运行着属于不同用户的虚拟机，主机负载变化更加复杂，如何准确的预测主机负载，从而能够进一步调度虚拟机，实现负载均衡和降低能耗的目的。本发明的算法核心部分在于将混沌理论中的相空间重构的方法与基于遗传算法的数据分组处理算法相结合。通过与目前一些已经存在的方法进行比较，本发明提出的方法能够得到更小的相对误差。而且，本发明所提出的方法在预测时间长度变大的情况下，相比于传统方法，减少了预测的累积误差。
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公开(公告)号：CN103327118A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310285840.2
申请日：2013-07-09
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明是一种针对云计算环境下web应用的智能虚拟机集群缩放方法及系统，所属技术领域是云计算。针对部署在基础设施即服务中的web应用，本发明解决了如何动态的根据用户并发请求数量的变化，通过选择不同数量和性能的虚拟机组合实现集群缩放的问题，达到满足系统响应时间的要求和最大化节约运营成本的目的。本发明提出的智能虚拟机集群缩放方法与系统，首先通过在线学习得到在不同并发请求数下最佳的虚拟机集群总体性能大小，同时将web应用的响应时间保持在规定值以下，然后找到在此总体性能下使得虚拟机集群使用费用最小的虚拟机集群缩放方案。
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公开(公告)号：CN103365727B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310285843.6
申请日：2013-07-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算领域。本发明解决的问题是：针对云计算中心的主机上运行着属于不同用户的虚拟机，主机负载变化更加复杂，如何准确的预测主机负载，从而能够进一步调度虚拟机，实现负载均衡和降低能耗的目的。本发明的算法核心部分在于将混沌理论中的相空间重构的方法与基于遗传算法的数据分组处理算法相结合。通过与目前一些已经存在的方法进行比较，本发明提出的方法能够得到更小的相对误差。而且，本发明所提出的方法在预测时间长度变大的情况下，相比于传统方法，减少了预测的累积误差。
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公开(公告)号：CN103327118B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201310285840.2
申请日：2013-07-09
Applicant: 南京大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明是一种针对云计算环境下web应用的智能虚拟机集群缩放方法及系统，所属技术领域是云计算。针对部署在基础设施即服务中的web应用，本发明解决了如何动态的根据用户并发请求数量的变化，通过选择不同数量和性能的虚拟机组合实现集群缩放的问题，达到满足系统响应时间的要求和最大化节约运营成本的目的。本发明提出的智能虚拟机集群缩放方法与系统，首先通过在线学习得到在不同并发请求数下最佳的虚拟机集群总体性能大小，同时将web应用的响应时间保持在规定值以下，然后找到在此总体性能下使得虚拟机集群使用费用最小的虚拟机集群缩放方案。
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公开(公告)号：CN103678004A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310700225.3
申请日：2013-12-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明是一种针对云计算中心主机的负载预测方法，属于云计算领域。本发明解决的问题是：针对云计算环境中主机负载的变化更加剧烈，噪声更大的问题，提出了一种将未来一段时间内的负载分割成若干连续的时间段，对这些时间段内的平均负载进行预测。本发明的主要算法的核心部分在于利用非监督的特征学习的方法对历史数据进行特征提取，将自动学习到的特征作为分类器的输入，分类器的分类结果作为预测的负载。本发明将传统的负载预测问题从回归问题转化成分类问题，通过与目前已有的一些方法相比较，本发明提出的方法能够取得更加精确的预测结果。
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