[發明專利]基于模式預測的自適應控制策略

有效

• 申請號: 201611213729.2
• 申請日: 2016-12-26
• 公開（公告）號: CN108241526B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: R·W·馬丁;張宏斌;曹健
• 申請（專利權）人: 摩根士丹利服務集團有限公司
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06F9/50
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 李穎

本公開涉及基于模式預測的自適應控制策略。為了能夠在不同的負載狀況下有效地調整服務集群，本發明提出了一個基于模式預測的控制算法。這一控制算法提高了系統對于不同負載的自適應能力。算法基于歷史負載與當前負載來預測未來負載，并根據未來負載的狀況對所需的計算資源進行動態調整，在保證系統性能不受負載動態變化影響的情況下減少資源的浪費。算法主要由預測模塊、決策模塊、學習模塊和預估模塊組成。

技術領域

本發明涉及一種基于模式預測的自適應調整策略。

背景技術

對于如何根據系統的負載變化狀態，對系統所需的資源進行調整以提高系統的性能與請求處理的效率，目前有許多的算法與研究。調整資源的基本思想是，當系統處于高負載情況下，應增加服務器的數量，通過啟動更多的服務器來應對高負載；當系統處于低負載的狀況下，應關閉空閑的服務器，提高資源的利用率并降低成本。

現有的一些工作研究通過調整系統中多個服務器的負載分配進行性能優化。這些研究對系統內部控制進行了優化，但沒有討論到系統本身規?？蓴U展的情況。

對于自身規?？勺兊南到y的自適應配置，目前也已經有了一些相關的研究工作。有一些研究對系統的負載與運行情況進行強化學習，并根據當前的系統狀態和所學習的策略來決定是否需要對系統進行擴展。還有一些研究利用了自動控制的思想，實現整個系統在不同情況下的自適應控制。這些算法都能有效地應對負載動態變化地情況，根據不同的負載動態地調整系統的規模，來提高系統的處理能力并減少資源的浪費。

發明內容

本發明的技術解決問題：現有的算法大多數應用于服務器節點增減代價較小或是系統負載變動相對不大的環境下。而在實際的云計算環境下，依規格與服務的不同，申請并啟動一臺云計算主機可能需要花費數分鐘甚至十數分鐘的時間，這一滯后會給控制帶來一定的負面影響。此外，如果所租用的服務器數量頻繁波動，極易造成資源的浪費。而現有的自適應控制算法基本尚未將這些因素考慮進去，在實際應用的過程中可能難以適應云計算環境下系統變動延遲較大、計算資源變動成本較高的問題。

本發明的技術解決方案：現有的可擴展系統的控制算法在云計算環境下都難以達到較好的效果，我們針對云計算環境下的負載特點、啟動延遲與收費策略等，設計與實現了一個基于模式預測的自適應算法。算法收集歷史負載的時間序列數據，使用機器學習的方法對未來的負載進行預測，并根據當前的系統狀態與預測出的未來負載對系統進行預先調整，并在不同的模式下使用不同的策略，盡可能地減少啟動延遲的影響和負載波動造成的系統頻繁調整。

本發明與現有技術相比的優點在于：基于模式預測的控制算法可以在PID算法的基礎上進一步大幅降低處理請求等待時間，同時有效地降低服務器的變動次數，提高云計算環境中資源的使用率。并且在不同的模式下使用不同的策略對系統進行控制，在保證系統處理效率的同時減少啟動延遲與負載波動的影響。

隨著云計算的發展，越來越多企業使用云計算平臺提供服務。對于云計算平臺而言，其負載往往是動態變化的，例如，低谷期的負載可能不及高峰期的十分之一。如果一直開啟相同數量的服務器，毫無疑問會導致資源的巨大浪費。對于這種情況，實現服務集群的動態拓展具有很大的優勢。在面對高負載的情況下動態地擴展服務集群，使用更多的服務器來提供更加強大的處理能力，而在負載較低的情況下，則通過減少服務器的數量來降低消耗。

為了能夠在不同的負載狀況下有效地調整服務集群，本發明提出了一個基于模式預測的控制算法。這一控制算法提高了系統對于不同負載的自適應能力。算法基于歷史負載與當前負載來預測未來負載，并根據未來負載的狀況對所需的計算資源進行動態調整，在保證系統性能不受負載動態變化影響的情況下減少資源的浪費。