[發明專利]一種基于RBF神經網絡的云服務資源精確控制方法

有效

• 申請號: 201811213337.5
• 申請日: 2018-10-18
• 公開（公告）號: CN109375506B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 丁均路;張建
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

一種基于RBF神經網絡的云服務資源精確控制方法屬于云服務運維和智能控制的交叉領域。本發明利用基于RBF神經網絡建立云服務資源系統預測模型和設計RBF神經網絡控制器，實現對云服務資源的合理分配使用，云服務資源的合理分配使用直接關系到云服務的運行效率和用戶體驗等一系列問題。將基于RBF神經網絡的云服務資源精確控制方法應用于云服務資源管理系統，對云服務資源進行精確控制，不僅可以降低云服務的運行壓力，而且還可以降低運營的成本和提高用戶的體驗。

技術領域

本發明利用基于RBF神經網絡建立云服務資源系統預測模型和設計RBF神經網絡控制器，實現對云服務資源的合理分配使用，云服務資源的合理分配使用直接關系到云服務的運行效率和用戶體驗等一系列問題。將基于RBF神經網絡的云服務資源精確控制方法應用于云服務資源管理系統，對云服務資源進行精確控制，不僅可以降低云服務的運行壓力，而且還可以降低運營的成本和提高用戶的體驗。云服務資源精確控制不屬于某個單一領域的問題，它是屬于云服務運維和智能控制的交叉領域。

背景技術

近年來，云服務資源已經成為數字化和人工智能時代的核心組件，根據《中國公共云發展調查報告》指出，國內云服務資源使用呈高速增長狀態，2017年市場整體規模達到了170.1億人民幣，比2016年增長66％，云服務使用企業占比比例大幅度提升，2017年企業占比達到了44.8％，于2016年相比提升了19.9％，另外，調查指明云服務所涉及的行業占比也有所提高，2017年相比2016年提高了3.2％，這表明云服務資源的使用已經成為促進國家、社會、企業發展的核心力量。但是，現在對云服務資源的管理還是處于靜態分配階段，即對資源的分配使用固定的大小，不會隨著具體的使用情況變化而改變。因此，現階段的方法會對云服務資源造成不必要的浪費。

目前，云服務資源的管理主要是依據需求用戶提出的最大資源使用限度指標，通過給用戶分配靜態大小的資源，忽略了具體需求的情況，每次都是把當前最大空閑資源全部分配給當前的請求者，當另外一個請求發送過來的時候，由于當前已經沒有空閑資源可以分配利用，所以請求只能進行等待，一直等到資源被釋放，有空閑資源出現為止。資源的合理使用不僅可以提高云服務系統的運行效率，同事還能夠降低運營成本和提高用戶的體驗效果。所以對資源的合理分配已經變得十分的重要。

為了解決目前無法對云服務資源進行自動分配的問題，提出了基于神經網絡的云資源精確控制方法。神經網絡具有很強的數據擬合能力和自學習能力，可以將它應用于云資源精確控制。通過搭建數據采集、數據傳輸和數據持久化等硬件平臺實現了數據采集與傳輸以及數據的保存。基于數據驅動建立云服務資源分配數學模型，針對云服務資源需求非線性和可變性等特征設計控制器。將云服務資源自動分配的神經網絡建模與控制集成并嵌入軟件中，開發出智能控制系統。將神經網絡應用于云服務資源的使用合理控制，實現了對云服務資源的動態分配，降低了云服務資源的運行壓力，同時避免了出現云服務資源浪費的情況和提高了用戶的體驗。

發明內容

本發明獲得了一種基于梯度下降算法的神經網絡云服務資源精確控制方法，設計了RBF神經網絡預測模型并且設計了用于控制的RBF神經網絡控制器求解云服務資源控制問題；通過該方法進行控制，云服務資源實現了動態分配，解決了云服務資源浪費和使用不合理的問題，提高了云服務資源的使用率；同時，降低了云服務系統的運行壓力和投入成本，保障了用戶的使用體驗；

本發明采用了如下的技術方案及實現步驟：

1.一種基于RBF神經網絡的云服務資源精確控制方法，

包括以下步驟：