[發明專利]一種可自動調節參數的云計算系統負載預測方法

無效

• 申請號: 201110084332.9
• 申請日: 2011-04-02
• 公開（公告）號: CN102135914A
• 公開（公告）日: 2011-07-27
• 發明（設計）人: 肖臻;黃群;宋維佳
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 北京萬象新悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11360
• 代理人: 賈曉玲

技術領域

本發明提供了一種系統負載預測方法，具體涉及一種云計算平臺中物理機或虛擬機的負載預測，屬于計算機系統與網絡領域。

背景技術

為了提高整個云計算平臺的系統資源利用率，需要對各個物理機上運行的虛擬機進行調度。但是，通過查看物理機與虛擬機信息的方法，只能得到現有時刻的負載狀況。因此，應當建立適當模型，預測系統在未來時刻的負載需求，從而實現有效合理的調度。

在實際應用中，負載預測有兩個目標：i.預測值與實際值的誤差盡可能??；ii.預測值大于實際值。后者是出于以下想法：對于每個虛擬機，寧可多分配系統資源，以避免因系統資源不足造成應用無法正常執行。而在實際的模型中，這兩點往往需要做出權衡。

Roberts于1959年提出的Exponentially?Weighted?Moving?Average(以下簡稱EWMA)方法目前被應用于諸多計算機領域(ROBERTS，S.W.(1959).Control?chart?tests?based?on?geometric?moving?average.Technometrics?1239-250)。這是一個短期預測模型，其形式如下：

E(t)＝αE(t-1)+(1-α)O(t)

其中E(t)表示在時刻t的預測值，O(t)表示在時刻t的實際觀察值，α是一個固定的權重，在0到1之間取值。

EWMA方法存在的問題包括：當負載序列呈上升趨勢時，預測值將始終位于歷史數據與實際值之間，無法滿足目標ii；α的值是固定的，需要通過經驗設定，且不能適應不同階段的負載特征；EWMA只能對負載進行短期預測，無法刻畫負載的周期性質。

發明內容

為便于說明，本文約定：t表示時刻，T表示一個負載周期；O(t)表示時刻t的系統負載實際值，在每個時刻t由系統給出；E(t)表示在時刻t對時刻t+1系統負載的短期預測值；E_T(t)表示在時刻t對時刻t+T系統負載的長期預測值；α(t)表示用于求E(t)的參數；α_T(t)表示用于求E_T(t)的參數；E(0)、E(1).....E(t-1)、O(0)、O(1).....O(t-1)統稱為歷史數據。

本發明的目的是：提供一種參數實時更新機制，用以解決EWMA中固定參數造成的預測精度下降；通過將參數的取值范圍擴大到[-1，1]區間上，以達到預測值略大于實際值的目的；將方法推廣至長期預測，反映負載的周期性；將長期預測與短期預測相結合。

本發明的原理是：在每個時刻t，先通過系統調用得到當前時刻的系統實際負載O(t)；接著在執行短期預測時，利用O(t)值與歷史數據計算α(t)與E(t)；在執行長期預測時，利用O(t)與歷史數據計算α_T(t)與E_T(t)；最后取E(t-1)與E_T(t-T)中的較大值作為時刻t的輸出值。

本發明提供的技術方案如下：

方案1：一種可自動調節參數的云計算系統負載預測方法，其特征在于，包括如下步驟(流程參見圖1)：

A.在時刻t，通過系統調用計算得到時刻t的系統實際負載O(t)；

B.執行短期預測：利用O(t)值與歷史數據計算α(t)與E(t)；

C.執行長期預測：利用O(t)與歷史數據計算α_T(t)與E_T(t)；

D.綜合短期預測與長期預測：當t＜T時，輸出O(t)，轉步驟E；否則，取E(t-1)，E_T(t-T)二者的最大值或者平均值作為時刻t的輸出；

E.更新歷史數據，等待時刻t+1，轉步驟A。

方案2：為方案1的一種優選方案，其特征在于，步驟A中的系統調用為：調用虛擬機管理器提供的應用程序接口，或者抽樣查看虛擬機內存頁，或者調用用戶自定義的方法。

方案3：為方案2的一種優選方案，其特征在于，獲取系統實際負載O(t)的方法為：對于每個虛擬機，隨機抽樣選取一個工作集，通過統計工作集的負載得到整個虛擬機的負載狀況。

方案4：為方案1的一種優選方案，其特征在于，步驟B的實現方法為：

B1.初始情況下，即t＝0時，取E(t)＝O(t)，轉入步驟C；否則，轉入步驟B2；