[發明專利]一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法

在審

• 申請號: 201610070056.3
• 申請日: 2016-02-01
• 公開（公告）號: CN105740124A
• 公開（公告）日: 2016-07-06
• 發明（設計）人: 徐小龍;諶運;朱潔;孫雁飛;盧亞楠;楊維榮;楊寶杰
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 汪旭東

1.一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

步驟1：每個數據節點都向內存申請一個區域，創建環形緩沖區，用于存放最近五次歷史數據；

步驟2：設置計時器；預定時間設為五個采集周期，防止數據節點長時間沒有向管理節點推送監控數據；

步驟3：數據節點上運行的守護進程采集自身資源使用情況，獲得新的監控數據；

步驟4：檢查計時器是否達到預定時間，如果達到預定時間，則立即將新監控數據推送至管理節點，同時計時器置0，重新計時，并將監控數據存入緩沖區；

步驟5：守護進程訪問內存中的環形緩沖區，獲得最近五次監控數據；

步驟6：從五個監控數據中，提取出最近一次推送的數據，分別計算其他四個數據與它的差值，并剔除最大的差值，然后計算剩余三個差值的平均值，并向上取整，作為閾值，所述閾值T計算方法如下式所示，即：

其中，N為環形緩沖區所緩存數據的個數，Vi為緩沖區第i的值，VL為最近一次推送值，Max函數的作用是找出緩沖區中各值與最近一次推送值的差值中最大的值；

步驟7：計算新監控數據與最近一次推送的數據之間的差值，并向下取整，作為數據變化度，變化度VD計算方法如下式所示，即：

其中，VM表示新的監控數據，VL表示最近一次推送值；

步驟8：比較變化度與閾值的大小，如果變化度大于閾值，說明數據變化較大，立即將該數據推送給管理節點，同時將此次數據覆蓋緩沖區中時間最久的數據；否則，此次監控數據將存入緩沖區，不被推送給管理節點。

2.根據權利要求1所述的一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于：所述方法是分析歷史監控數據，動態制定閾值，實現自動化的冗余數據過濾。

3.根據權利要求1所述的一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于：所述方法是通過設定閾值，識別冗余數據，剔除重復數據，達到降低監控數據量的目的，并沒有采用延長采集周期，犧牲數據實時性來減少數據推送。

4.根據權利要求1所述的一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于：所述方法計算平均差值，即計算最近五次數據與最近一次推送的數據之間的差值，反映最近一段時間資源使用的變化情況，再對差值求平均值，獲得平均變化度，作為閾值。

5.根據權利要求1所述的一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于：所述方法是剔除歷史數據中與最近一次推送數據之間差值最大的數據，當資源利用率某個時刻驟升或驟降，這使得歷史數據中某個數據與最近一次推送數據相比變化較大，而根據閾值公式可知，這將導致閾值較大，從而使得許多重要的變化被忽略，在制定閾值時，應當剔除突變數據，避免突變值影響閾值大小。

6.根據權利要求1所述的一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于：所述方法采用兩次取整，即分別對閾值向上取整，及對數據變化度向下取整，當云計算系統持續穩定運行時，資源利用率極小幅變化，導致計算得到的閾值和變化度值非常接近。

7.根據權利要求6所述的一種面向云計算監控系統的冗余數據過濾方法，其特征在于：所述閾值為1.3，變化度為1.4，盡管該數據變化度大于閾值，理應推送該數據，但按照常規思維，該變化度實在太小，完全沒有必要推送這樣的數據，分別對閾值和變化度取整，得到閾值和變化度分別為2和1，從而避免持續推送這種類型的無用監控數據。