【摘 要】
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针对云平台下资源利用率低,缺乏资源变化的准确预测等问题,提出了基于混合预测的云平台资源分配方法。该方法根据服务资源需求的周期性特点,采用快速傅里叶变换（fast Fourier
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨龙江特种装备有限公司
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针对云平台下资源利用率低,缺乏资源变化的准确预测等问题,提出了基于混合预测的云平台资源分配方法。该方法根据服务资源需求的周期性特点,采用快速傅里叶变换（fast Fourier transform,FFT）的手段判断服务资源需求的周期性,对缺乏周期性的资源请求采用马尔科夫过程进行预测,进而可依据预测结果自适应地分配虚拟机资源。实验结果表明,该方法能够准确预测服务资源需求,合理分配虚拟机资源,提高了虚拟机资源利用率,有效降低了SLA（service-level agreement）的违反次数。
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