[發明專利]一種云計算系統中虛擬機的性能預測方法及系統

有效

• 申請號: 201410842053.8
• 申請日: 2014-12-30
• 公開（公告）號: CN104536829B
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發明（設計）人: 貝振東;喻之斌;熊文;林棟;張慧玲;須成忠
• 申請（專利權）人: 深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06F9/455
• 代理公司: 深圳中一專利商標事務所44237
• 代理人: 張全文

1.一種云計算系統中虛擬機的性能預測方法，其特征在于，包括：

S1，虛擬機監控模塊根據預設的資源配置標準，隨機地對運行在云計算系統中不同物理節點上的每臺虛擬機進行資源配置；

S2，所述虛擬機監控模塊獲取經過了資源配置之后所述云計算系統的響應時間，將所述響應時間和當前為所述虛擬機配置的資源集合合并生成向量；

S3，所述虛擬機監控模塊判斷當前配置次數是否達到了預設的配置次數，若所述當前配置次數未達到所述預設的配置次數，重復執行所述S1和所述S2；若所述當前配置次數達到了所述預設的配置次數，則執行S4；

S4，所述虛擬機監控模塊將每次資源配置之后生成的向量均輸入支持向量機SVM算法執行模塊；

S5，所述SVM算法執行模塊根據輸入的向量生成性能預測模型，以根據所述性能預測模型預測在任一資源配置條件下所述云計算系統的響應時間。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S1之前，所述方法還包括：

參數配置模塊獲取所述預設的資源配置標準。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述資源配置標準包括每臺所述虛擬機的最低資源耗費和每個所述物理節點的資源容量。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述SVM算法執行模塊根據輸入的向量生成性能預測模型包括：

所述SVM算法執行模塊根據輸入的向量，基于徑向基的核函數生成所述性能預測模型。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述虛擬機監控模塊根據預設的資源配置標準，隨機地對運行在云計算系統中不同物理節點上的每臺虛擬機進行資源配置包括：

所述虛擬機監控模塊根據預設的資源配置標準，每隔預設的時間間隔隨機地對運行在云計算系統中不同物理節點上的每臺虛擬機進行資源配置。

6.一種云計算系統中虛擬機的性能預測系統，其特征在于，包括虛擬機監控模塊和支持向量機SVM算法執行模塊，

虛擬機監控模塊用于根據預設的資源配置標準，隨機地對運行在云計算系統中不同物理節點上的每臺虛擬機進行資源配置；

所述虛擬機監控模塊還用于獲取經過了資源配置之后所述云計算系統的響應時間，將所述響應時間和當前為所述虛擬機配置的資源集合合并生成向量；

所述虛擬機監控模塊還用于判斷當前配置次數是否達到了預設的配置次數，若所述當前配置次數未達到所述預設的配置次數，重復執行所述虛擬機監控模塊；若所述當前配置次數達到了所述預設的配置次數，則所述虛擬機監控模塊還用于將每次資源配置之后生成的向量均輸入所述SVM算法執行模塊；

所述SVM算法執行模塊用于根據輸入的向量生成性能預測模型，以根據所述性能預測模型預測在任一資源配置條件下所述云計算系統的響應時間。

7.如權利要求6所述的系統，其特征在于，還包括：

參數配置模塊，用于獲取所述預設的資源配置標準。

8.如權利要求6或7所述的系統，其特征在于，所述資源配置標準包括每臺所述虛擬機的最低資源耗費和每個所述物理節點的資源容量。

9.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述SVM算法執行模塊具體用于根據輸入的向量，基于徑向基的核函數生成所述性能預測模型。

10.如權利要求6所述的系統，其特征在于，所述虛擬機監控模塊具體用于根據預設的資源配置標準，每隔預設的時間間隔隨機地對運行在云計算系統中不同物理節點上的每臺虛擬機進行資源配置。