Resumen

Las aplicaciones en la nube proporcionan acceso a un gran conjunto de máquinas virtuales para crear aplicaciones de alta calidad que satisfagan las necesidades de los clientes. Una cuestión difícil es cómo predecir el tiempo de respuesta de la máquina virtual, ya que determina cuándo podemos ajustar las máquinas virtuales dinámicas escalables. Para abordar esta cuestión crítica, este artículo propone un método de predicción del tiempo de respuesta de las máquinas virtuales basado en una red neuronal de algoritmo genético y retropropagación (GA-BP). En primer lugar, predecimos el tiempo de respuesta de los componentes a partir de los datos de experiencia de uso de los componentes de la máquina virtual en el pasado: el número de solicitudes concurrentes y el tiempo de respuesta. A continuación, podemos predecir el tiempo de respuesta del servicio de las máquinas virtuales. Los resultados de los experimentos a gran escala demuestran la eficacia y viabilidad de nuestro método.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:máquinas virtuales escalables dinámicas, datos de experiencia de uso de componentes de máquinas virtuales anteriores, tiempo de respuesta de máquinas virtuales, método de tiempo de respuesta de máquinas virtuales, tiempo de respuesta de servicios de máquinas virtuales, tiempo de respuesta de componentes, aplicación en la nube, propagación hacia atrás, solicitudes concurrentes, problema crítico
• Keywords:dynamic scalable virtual machines, past virtual machine component usage experience data, virtual machine response time, virtual machine response time method, virtual machines service response time, component response time, cloud application, back propagation, concurrent requests, critical issue