基于BP神经网络的气象云资源调度系统
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摘要
人工调度气象云资源会造成资源浪费。本文设计一种基于BP神经网络的气象云资源调度系统。该系统使用BP神经网络学习虚拟机负载历史数据,并对其进行预测;基于预测的虚拟机负载,设计一种面向多类资源的虚拟机非增排序策略;使用首次适应算法对排序后的虚拟机进行云资源调度。该系统在江西省气象云平台中进行了实验和功能验证。
Scheduling meteorological cloud resource manually can lead to the waste of resources. This paper designs a meteorological cloud resource scheduling system based on BP neural network. This system uses BP neural network to learn the historical workload of virtual machines,and then predicts their workloads. Based on the workload prediction of virtual machines,a multiresource-oriented strategy for virtual machines which is sorted non-increasingly is designed. This system uses First-Fit algorithm to allocate cloud resource to sorted virtual machines. This system is experimented and verified on the Jiangxi meteorological cloud platform.
Scheduling meteorological cloud resource manually can lead to the waste of resources. This paper designs a meteorological cloud resource scheduling system based on BP neural network. This system uses BP neural network to learn the historical workload of virtual machines,and then predicts their workloads. Based on the workload prediction of virtual machines,a multiresource-oriented strategy for virtual machines which is sorted non-increasingly is designed. This system uses First-Fit algorithm to allocate cloud resource to sorted virtual machines. This system is experimented and verified on the Jiangxi meteorological cloud platform.
引文
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