【摘 要】
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针对云资源提供成本较高的问题,结合预留计划和按需计划,提出了一个两阶段的云资源提供算法,以降低服务提供商的运营成本。在预留阶段,根据历史数据估计工作负载需求的分布,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61403216）, 江苏省高校自然科学研究面上资助项目（15KJD520002）
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针对云资源提供成本较高的问题,结合预留计划和按需计划,提出了一个两阶段的云资源提供算法,以降低服务提供商的运营成本。在预留阶段,根据历史数据估计工作负载需求的分布,将长期的资源预留问题规划为两阶段随机规划问题,并转化为确定性的整数规划问题进行求解;在按需阶段,采用基于卡尔曼滤波的工作负载预测算法预测工作负载需求,并且将按需资源提供问题规划为整数规划问题进行求解。仿真结果表明,所提出的云资源提供算法节省了超过25%的运营成本,同时保证了较低的服务等级协议违约率。
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