基于云计算的资源负载预测

互联网的高速发展,数据量的急剧膨胀,云计算技术应运而生。为了实现按需动态的调整资源、提高利用率、节省成本,云计算的资源弹性可伸缩控制技术变得极其重要。但是弹性伸缩仍然存在一些不足,资源的弹性伸缩需要一定时间,动态变化的资源使用需求不能及时响应。为此,本文提出基于云计算资源的负载预测方法。该方法主要是利用线性回归模型对历史负载数据进行建模分析。历史负载值主要是针对CPU使用率、内存使用率、硬盘大小进行分析。在进行负载预测的过程中,首先建立线性方程,然后利用偏导数进行分析,克莱默法则进行求解,求出两个未知的回归参数。然后利用求得的线性方程预测下一时刻的负载值。实验表明该线性回归预测方法可以及时满足负载变化的需求、提高资源利用率、降低云计算资源的使用成本。