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公开(公告)号：CN104283946A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410505945.9
申请日：2014-09-26
Applicant: 东北大学 , 辽宁北方实验室有限公司
CPC classification number: G06F9/45504 , G06F9/45533 , G06F9/5077 , G06F2009/4557
Abstract: 一种单物理机下多虚拟机的资源自适应调整系统及方法，该系统在单物理机中实现，包括数据采集模块、预处理模块、预测模块、资源调整策略生成模块、资源调整策略收益计算模块、监测模块、策略评价模块和历史数据库；该方法包括：采集服务器的历史数据并将其存入历史数据库中；对服务器的历史数据进行预处理；对下一时刻并发用户请求量进行预测，再利用并发用户请求量预测值得出虚拟机资源需求量预测区间；确定最优资源调整策略；进行CPU资源调整和内存资源调整；对最优资源调整策略进行评价；将当前最优资源调整策略及其评价值存入历史数据库。本发明能动态调整单物理机上各虚拟机资源量来适应动态变化的资源需求，使单物理机资源得到最大的收益。
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公开(公告)号：CN104283946B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410505945.9
申请日：2014-09-26
Applicant: 东北大学 , 辽宁北方实验室有限公司
Abstract: 一种单物理机下多虚拟机的资源自适应调整系统及方法，该系统在单物理机中实现，包括数据采集模块、预处理模块、预测模块、资源调整策略生成模块、资源调整策略收益计算模块、监测模块、策略评价模块和历史数据库；该方法包括：采集服务器的历史数据并将其存入历史数据库中；对服务器的历史数据进行预处理；对下一时刻并发用户请求量进行预测，再利用并发用户请求量预测值得出虚拟机资源需求量预测区间；确定最优资源调整策略；进行CPU资源调整和内存资源调整；对最优资源调整策略进行评价；将当前最优资源调整策略及其评价值存入历史数据库。本发明能动态调整单物理机上各虚拟机资源量来适应动态变化的资源需求，使单物理机资源得到最大的收益。
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公开(公告)号：CN104301403B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201410512536.1
申请日：2014-09-26
Applicant: 东北大学 , 辽宁北方实验室有限公司
Abstract: 一种基于组件服务副本增删的云服务资源动态配置系统及方法，该系统包括注册模块、质量参数生成模块、监测模块、评价模块和控制模块。方法包括对SLA进行注册；提取SLA中的信息，生成约定质量参数；周期性采集云服务环境中的虚拟机资源状态、云服务性能状态数据并保存；得出各虚拟机资源信息、组件服务质量、组件服务重要性、组件服务资源需求量；确定适合删除最优组件服务副本的虚拟机和适合部署瓶颈组件服务副本的虚拟机，得出组件服务副本增删决策；进行组件服务增删。本发明通过对历史数据的学习，预测用户的并发请求量，通过判断瓶颈组件服务和最优组件服务得出组件服务副本增删策略，达到实现云服务的性能保证的效果。
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公开(公告)号：CN104301403A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410512536.1
申请日：2014-09-26
Applicant: 东北大学 , 辽宁北方实验室有限公司
Abstract: 一种基于组件服务副本增删的云服务资源动态配置系统及方法，该系统包括注册模块、质量参数生成模块、监测模块、评价模块和控制模块。方法包括对SLA进行注册；提取SLA中的信息，生成约定质量参数；周期性采集云服务环境中的虚拟机资源状态、云服务性能状态数据并保存；得出各虚拟机资源信息、组件服务质量、组件服务重要性、组件服务资源需求量；确定适合删除最优组件服务副本的虚拟机和适合部署瓶颈组件服务副本的虚拟机，得出组件服务副本增删决策；进行组件服务增删。本发明通过对历史数据的学习，预测用户的并发请求量，通过判断瓶颈组件服务和最优组件服务得出组件服务副本增删策略，达到实现云服务的性能保证的效果。
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