大数据环境下自适应云资源监测方案
来源期刊:控制工程2018年第5期
论文作者:诸振家 陆云帆
文章页码:724 - 728
关键词:大数据;云资源;自适应监测;采样间隔;
摘 要:随着云计算的发展,云端应用产生大量的数据,而现有监测方案不能够解决云资源中的大数据监测问题,为此提出一种自适应云资源监测方案。首先,根据样本数据进行训练,获得采样间隔和判定阈值的最优取值区间。然后,在实时监测中根据当前采集数据的特征自适应调整采样间隔,使其对变化型数据进行密集采样,而对稳定型数据进行稀疏采样,从而降低监测数据量。实验结果表明,该方案能够在保证较高监测质量的同时大大降低了监测开销,非常适用于大数据环境的监测。
诸振家,陆云帆
深圳信息职业技术学院软件学院
摘 要:随着云计算的发展,云端应用产生大量的数据,而现有监测方案不能够解决云资源中的大数据监测问题,为此提出一种自适应云资源监测方案。首先,根据样本数据进行训练,获得采样间隔和判定阈值的最优取值区间。然后,在实时监测中根据当前采集数据的特征自适应调整采样间隔,使其对变化型数据进行密集采样,而对稳定型数据进行稀疏采样,从而降低监测数据量。实验结果表明,该方案能够在保证较高监测质量的同时大大降低了监测开销,非常适用于大数据环境的监测。
关键词:大数据;云资源;自适应监测;采样间隔;