支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源管理方法研究.pdf

1、隨著互聯網技術的發(fā)展，SaaS(Software as a Service)作為一種創(chuàng)新的軟件應用模式已經興起。由于其應用領域和實現方式的不同，SaaS應用支持的用戶使用行為通常具有一定的間歇性，這種間歇性使各個SaaS服務的業(yè)務高峰或低谷并不同步，造成不同的SaaS服務之間資源消耗此消彼長、不確定性較大，導致用戶群在使用服務過程中QoS不穩(wěn)定。然而在支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源管理的應用領域，還沒有成熟的、通用的集群配置方法，

2、也沒有準確的數學模型描述，所以如何實現支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源管理已經成為學者關注的熱點和亟待解決的問題。
　　為了實現支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源有效管理，本文提出支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源管理方法這一研究課題，根據間歇性用戶使用行為下并發(fā)請求數的多少，即時、動態(tài)、合理地調配資源以達到服務的性能目標和資源的節(jié)能目標。第一，提出支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源管理機制，分析間歇性用戶使用行為特征，

3、給出支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源管理過程，并描述此過程中的重要環(huán)節(jié)，如服務峰值預測、虛擬機性能分析和虛擬機啟/?？刂频?。第二，對支持間歇性用戶使用行為的SaaS資源占用量進行預測。此過程包括兩部分:一是基于改進的灰色-馬爾科夫模型進行單間歇性用戶使用行為下并發(fā)請求數的預測;二是基于RBF神經網絡進行并發(fā)請求數與資源占用量的擬合，根據預測的并發(fā)請求數進行資源占用量的預測，然后通過實驗驗證該預測算法的有效性。第三，采用基于同構虛擬機