[發明專利]一種軟件配置推薦方法

有效

• 申請號: 201811059221.0
• 申請日: 2018-09-06
• 公開（公告）號: CN109271303B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 許廣彬;譚瑞忠;濮天暉;胡軍;張銀濱;郭曉;王子豪
• 申請（專利權）人: 上海華云互越數據技術有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F9/445;G06F16/9535
• 代理公司: 蘇州友佳知識產權代理事務所(普通合伙) 32351
• 代理人: 儲振

1.一種軟件配置推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、推薦引擎采集云平臺中的主機在設定時間段內的性能樣本數據，并分別計算各種性能樣本數據的平均值，得軟件壓力環境配置表，所述軟件壓力環境配置表每一行包括各種性能樣本數據的平均值、各種性能樣本數據對應的變異系數及配置持續時長；

S2、采用均值聚類算法對所述軟件壓力環境配置表中的每一行數據進行相似度計算，得壓力環境聚類表，所述壓力環境聚類表每一行包括壓力類，配置ID及壓力類對應的標準壓力；

S3、由變異系數和配置持續時長確定在同一軟件在同一壓力類下的得分，選擇穩定性最高的配置作為與特定的壓力類最匹配的標準配置，所述穩定性由同一服務程序的同一壓力類下的得分確定，各個變異系數和配置持續時長來決定得分，變異系數或持續時長越大，得分越高；

S4、推薦引擎接收用戶自瀏覽器所輸入的壓力環境，通過相似度算法計算當前壓力需求與標準配置之間的相似度，將相似度最高的標準配置向用戶進行推薦；

其中，所述標準壓力為與壓力類及配置ID適配的壓力。

2.根據權利要求1所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，所述軟件壓力環境配置表中每一行包括軟件種類、日均磁盤IO、日均CPU平均使用時間、日均內存平均使用量、日均磁盤增長、日均IO變異系數、日均CPU使用率變異系數、日均磁盤增長變異系數、配置持續時長。

3.根據權利要求1所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，步驟S3中的軟件包括：HDFS、HIVE、HBASE、SPARK、JAVA、MYSQL或者TOMCAT。

4.根據權利要求3所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，所述推薦引擎運行于主機中或者運行于能夠與主機進行通信的物理機、虛擬機、虛擬機集群或者集群服務器中。

5.根據權利要求4所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，執行步驟S1之前還包括：向推薦引擎錄入待檢測的主機的IP、用戶名及密碼。

6.根據權利要求1所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，所述均值聚類算法包括k-means均值聚類算法、K-medoids均值聚類算法、Clara均值聚類算法或者Clarans均值聚類算法。

7.根據權利要求6所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，所述均值聚類算法為k-means均值聚類算法；

所述步驟S2具體為：對所述軟件壓力環境配置表的記錄分為至少K個類，采用k-means均值聚類算法對軟件壓力環境配置表中以行為單位，分解成K個簇，每個簇聚集了若干條軟件壓力環境配置表中的記錄，記錄每個簇的質心坐標，并將質心坐標作為該簇的標準壓力，以得到壓力環境聚類表；

其中，參數K取大于或者等于2的正整數。

8.根據權利要求1至7中任一項所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，還包括：將多種軟件往復執行步驟S1至步驟S4，以形成標準配置表。

9.根據權利要求8所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，還包括將所述標準配置表保存至與推薦引擎關聯的數據庫中，當用戶通過瀏覽器向推薦引擎輸入壓力環境時，匹配出當前壓力需求與標準配置表中各個標準配置之間的相似度，從而將相似度最高的標準配置通過推薦引擎向用戶進行推薦。

10.根據權利要求1所述的軟件配置推薦方法，其特征在于，所述相似度算法為余弦相似度算法、皮爾森算法、歐幾里得距離算法或者曼哈頓距離算法；所述推薦引擎運行于持久化存儲介質中，所述持久化存儲介質包括：數據庫、Ceph存儲裝置、Hadoop分布式文件系統、SAN存儲設備、NAS存儲設備、RAID或者對象存儲系統。