本公開提供了一種基于深度確定性策略的云資源自適應配置方法及系統,包括以下步驟:基于云虛擬機集群中的場景信息,構建MAPE自主控制循環參考模型,對所構建的模型進行參數的初始化設置;通過監視器收集并記錄云資源配置中的各項參數指標;利用ARIMA模型分析時間序列,進行下一時間間隔工作負載的預測;預測下一時間間隔虛擬機的負載情況,根據設定閾值提前調整虛擬機的數量以實現云計算的垂直縮放;基于DDPG算法進行云資源的分配,給用戶分配匹配任務請求的虛擬機?;谧灾饔嬎?、預測技術和深度強化學習進行云資源的自適應配置,對未來資源需求量進行預測,幫助SaaS供應商獲得云應用程序執行過程中最大化利潤并保證客戶滿意度。
聲明:
“基于深度確定性策略的云資源自適應配置方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)