[发明专利]一种基于极限学习机的云工作流调度器压力预测方法有效
申请号: | 202110232396.2 | 申请日: | 2021-03-01 |
公开(公告)号: | CN112948115B | 公开(公告)日: | 2022-12-06 |
发明(设计)人: | 李钰祥;邹伟东;夏元清;李慧芳;张金会;翟弟华;戴荔;刘坤;闫莉萍 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 代丽 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于极限学习机的云工作流调度器压力预测方法,通过将调度器CPU时间片占有率、内存占用率作为调度器压力参数,以调度器压力参数作为输入,以对应的调度器在达到满载前还能接收工作流的数量作为标签,建立训练样本集;采用该训练样本集完成对云工作流调度器压力预测模型的训练,以调度器压力预测模型预测调度器在达到满载状态之前预计还可接收工作流的数量,在一定程度上能够满足云工作流在调度问题上调度器压力预测的需要,为相关调度问题中压力评估和可接受工作流数量提供了新的方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 极限 学习机 工作流 调度 压力 预测 方法 | ||
【主权项】:
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