[發明專利]一種云數據中心的虛擬機CPU使用率的分析建模方法

有效

• 申請號: 201410294872.3
• 申請日: 2014-06-26
• 公開（公告）號: CN104090813B
• 公開（公告）日: 2017-04-05
• 發明（設計）人: 董守斌;曹志波;董守玲
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司44245
• 代理人: 蔡茂略

1.一種云數據中心的虛擬機CPU使用率的分析建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)分析模塊構建

主要提出單臺虛擬機CPU使用率概率分布的分析方法，以及云數據中心中所有虛擬機CPU使用率期望值概率分布的分析方法，分析模塊實現的數學表達式如下：

P(X＝x)＝f(x),(μ＝E(x),δ＝D(x))???(1)

μ=∫abxdx,(0≤a≤x≤b≤100)---(2)]]>

P(X=x)=f(x),(E(x)=μ,μ∈s,s⋐∪i=0n-1si,]]>

s_i＝{μ_ik,...,μ_ik+k-1},n＝(b-a+1)/k,a≤k≤b)???(3)

P(μ＝μ_j)＝f(μ_j),(0≤a≤μ_j≤b≤100,μ_j＝j)???(4)

式中，x表示單個任務CPU使用率，μ表示單個任務CPU使用率的期望值，δ表示單個任務CPU使用率的標準方差，f表示概率密度，s表示按照任務CPU使用率分類后任務的μ的集合；

2)建模模塊構建

主要利用步驟1)的分析模塊對實際環境下虛擬CPU使用率任務日志進行了分析，分析單臺虛擬CPU使用率的概率分布情況，以及云數據中心所有虛擬機CPU使用率期望值的分布情況，最后利用分析結果之間的關聯性進行任務建模，建模模塊實現的數學表達式如下：

μ~E(θ)pE(θ1)+(1-p)E(θ2)Γ(α1,β1)W(α2,β2)---(5)]]>

aμ⁴+bμ³+cμ²+dμ+e＝δ???(6)

x～N(μ,δ)???(7)

式中，N表示正態分布，E表示指數分布，θ表示指數分布的參數值，Γ表示伽馬分布，α₁和β₁表示伽馬分布的兩個參數值，W表示韋伯分布，α₂和β₂表示韋伯分布的兩個參數值，μ和δ分別表示虛擬機CPU使用率的期望值和方差，a、b、c、d和e為從實際虛擬機CPU使用率任務日志中獲取的μ和δ線性擬合結果的參數值；

3)通過步驟1)和2)，即可構建出能夠產生實際環境下單臺虛擬機CPU使用率的分布，而重復步驟2)即可獲取多個虛擬機CPU使用率的分布，從而形成用于云計算環境下針對能耗的虛擬機融合的性能評估。