[發明專利]基于模式匹配的分布式計算環境性能預測方法及系統在審
| 申請號： | 201410337251.9 | 申請日： | 2014-07-16 |
| 公開（公告）號： | CN104135510A | 公開（公告）日： | 2014-11-05 |
| 發明（設計）人： | 曹健;楊定裕;梁建煌;顧驊;沈琪駿;王烺 | 申請（專利權）人： | 上海交通大學 |
| 主分類號： | H04L29/08 | 分類號： | H04L29/08;G06F9/50 |
| 代理公司： | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 模式 匹配 分布式 計算 環境 性能 預測 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及一種性能預測方法及系統，尤其涉及一種基于模式匹配的分布式計算環境性能預測方法及系統。
背景技術
隨著計算機網絡的迅速發展，各種服務器越來越難以滿足用戶的需求。負載均衡集群的出現，在一定程度上解決了這個問題。負載均衡算法作為影響負載均衡的三大要素之一，在很大程度上決定了負載均衡集群的性能。但由于當前的算法沒有考慮到服務器的當前和將來的負載情況，很難做到真正的負載均衡。
在服務器的負載均衡中，需要采集系統中各種資源的相關信息以確定資源是否可用，然后調度算法根據資源的可用性、任務的運行時間等來確定任務的優先級并分配給它們可用的資源。然而隨著任務的運行，各種資源的狀態，如CPU負載、剩余內存、硬盤剩余空間等會隨時發生改變，因此需要對CPU負載的預測來指導服務器的負載均衡與調度算法。
對性能數據的預測可以采取時間序列算法，也就是基于歷史數據做出預測。該方法的簡單步驟：1)按時間序列周期性地采集性能數據；2)基于這些歷史數據，建立一個關于性能數據與時間變量之間的關系模型；3)采用這個模型來計算指定時間所對應的性能數據的值，并把該值作為性能數據的預測值。使用這種類型的模型，可以對性能數據進行預測，從而幫助調度程序更好地分配資源、管理任務，提高整個分布式系統的工作效率。
但是對性能數據采用時間序列的方法來進行預測，如通過時間序列自回歸模型AR模型，滑動平均模型MA模型進行預測，這些模型主要對一些穩態的數據能夠準確的進行預測，但是如果數據不是處于穩態情況，預測結果就不夠理想，而且這些模型不能夠很好的進行長期預測。
發明內容
本發明的目的在于提供一種基于模式匹配的分布式計算環境性能預測方法及系統，解決在分布式計算環境下對不處于穩態情況的性能數據進行長期預測不理想的問題。
為了解決上述問題，本發明涉及了一種基于模式匹配的分布式計算環境性能預測方法，包括以下步驟：
S1：取分布式計算環境中當前時間點t0到過去時間點t0-L這時間段內的性能數值作為當前性能數據模式，計算當前時間點以及當前時間點之前的所有時間點上的變化率，將時間t0-L到t0之間的變化率作為當前性能數據變化率模式；
S2：將當前性能數據模式與歷史性能數據的每個時間點的數值一一對比，若有某一段長度為L的歷史性能數據與當前性能數據模式的平均標準方差SDcup小于等于性能數據標準方差閾值，則該段歷史性能數據為當前性能數據模式的相似模式；
S3：再將當前性能數據變化率模式與歷史性能數據的變化率一一對比，若有某一段長度為L的歷史性能數據的數值與當前性能數據模式的平均標準方差SDCR大于性能數據標準方差閾值且小于等于標準方差寬限值，且當前性能數據變化率模式與此段歷史性能數據的變化率的平均標準方差小于等于變化率標準方差閾值，則該段歷史性能數據為當前性能數據模式的相似模式；
S4:將S2與S3中得到的相似模式的截止時間點后續時間的性能數據數值，或S2與S3中得到的相似模式的截止時間點后續時間的性能數據數值乘以相應的權重作為預測值。
較佳地，S1中設定每個時間點上的變化率為：
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