[发明专利]基于机器学习的Web应用自适应资源配置方法有效
| 申请号： | 201810930969.7 | 申请日： | 2018-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN109165081B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 陈星;朱芳宁;林俊鑫;陈佳晴 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06F9/50;G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的Web应用自适应资源配置方法，其包括以下步骤：步骤S1：将物理机操作系统虚拟化，分为两个虚拟机，两个虚拟机分别运行各自的操作系统；步骤S2：针对上述两个虚拟机分别提出两个机器学习模型；利用基于机器学习的响应时间的预测模型去预测给定环境变化下的响应时间；步骤S3：利用基于遗传算法的在线决策机制，根据以上的模型制定响应的适应度函数来搜索具有最优响应时间的软硬件资源配置分配方案。本发明可以从历史数据中训练出预测模型并根据遗传算法自动地为Web应用服务分配软硬件资源。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 web 应用 自适应 资源配置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的Web应用自适应资源配置方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：将物理机操作系统虚拟化，分为两个虚拟机，两个虚拟机分别运行各自的操作系统；步骤S2：针对上述两个虚拟机分别提出两个机器学习模型；利用基于机器学习的响应时间的预测模型去预测给定环境变化下的响应时间；步骤S3：利用基于遗传算法的在线决策机制，根据以上的模型制定响应的适应度函数来搜索具有最优响应时间的软硬件资源配置分配方案。
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