基于ARIMA模型的虚拟资源动态调度方法_杨冬菊

资 源 简 介

基于ARIMA模型的虚拟资源动态调度方法_杨冬菊

详 情 说 明

在云计算和虚拟化环境中，资源的高效调度一直是个关键挑战。杨冬菊提出的基于ARIMA模型的虚拟资源动态调度方法，为解决这一问题提供了创新思路。这种方法的核心在于利用时间序列预测技术来预判资源需求变化，从而实现更智能的资源分配。

ARIMA模型（自回归综合移动平均）是一种经典的时间序列预测方法，特别适合处理非平稳数据。研究者将其应用于虚拟资源调度场景，通过分析历史负载数据来预测未来的资源需求趋势。相比传统的静态阈值方法，这种预测驱动的调度策略能更准确地把握资源需求的波动性。

该方法的主要优势体现在动态适应性上。系统可以持续学习最新的负载模式，自动调整预测参数，使得调度决策始终基于最新的数据模式。这种机制特别适合云计算环境中常见的突发性负载变化场景。通过提前预判资源需求高峰，系统可以主动进行资源调配，避免性能下降或资源浪费。

杨冬菊的研究还探讨了如何平衡预测精度和计算开销的问题。在保证调度及时性的前提下，通过优化ARIMA模型的参数选择和计算过程，使整个系统保持高效运行。这种权衡对于实际生产环境的部署至关重要。