[发明专利]融合业务预测与实时负载的两阶段服务系统负载预测与均衡方法有效

专利信息
申请号: 201210148122.6 申请日: 2012-05-14
公开(公告)号: CN102664812A 公开(公告)日: 2012-09-12
发明(设计)人: 刘士军;武蕾;狄泽玉;孟祥旭 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: H04L12/56 分类号: H04L12/56
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 邓建国
地址: 250061 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 融合 业务 预测 实时 负载 阶段 服务 系统 均衡 方法
【权利要求书】:

1.一种融合业务预测与实时负载的两阶段负载预测与均衡方法,包括如下步骤:

1)业务负载指标共因重要度分析;

基于重要度理论分析影响服务负载的主要指标,确定影响服务负载和造成服务崩溃的主要因素,使用概率重要度方法,在已知指标变化数据的条件下,评价每个指标对服务系统承载业务量的影响程度;基于多业务指标的共因重要度评价模型和算法衡量多业务指标共同变化对系统性能的影响程度,从而确定需要预测的关键业务指标;

2)基于马尔科夫链模型的业务预测;

在实际的服务运营中,业务承载量的变化具有一定的规律,是在市场需求的周期性变化、企业经营策略的转型因素的综合影响下的结果;因此,用基于贝叶斯方法和马尔科夫链的概率方法预测业务承载量的变化,从宏观和趋势上准确掌握服务的负载变化趋势,并结合实时的服务负载监测,综合评价给出迁移决策;

3)系统实时负载衡量;

节点的负载通常用一些运行时的信息来反映,例如CPU利用率,内存利用率,交换空间利用率,但这些指标只能反映整个节点的负载状况,不能反映处理Web请求的进程承受的压力;本发明提出一种能够反映在线服务请求变化实际情况的负载衡量方法和负载指标效用函数,结合实际运行数据测算和验证,确定合理的参数;

4)确定服务组件迁移决策;

服务迁移的一个重要作用是均衡服务的业务负载,以降低服务响应时间,提高服务的质量和可用性,因此需要制定合理的迁移策略以保证当服务承载的业务负载过高时能够及时地进行服务迁移;在选择需要迁移的实例和迁移的目标宿主位置时,根据已经得出的迁移决策,综合迁移效率和迁移成本计算给出迁移路线。

2.如权利要求1所述的融合业务预测与实时负载的两阶段负载预测与均衡方法,其特征是,所述步骤(2)中,

在多租户的服务系统中,租户业务的超负荷是发生服务迁移需求的主要原因之一,比如节日销售旺季带来的在线商业系统极端峰值访问;而在实际的服务运营中,租户业务的变化具有一定的规律,它是在市场需求的周期性变化、企业经营策略的转型因素的综合影响下的结果,因此,服务租户应用业务负载预测方法,能从宏观和趋势上准确掌握服务的负载变化趋势,预测的基本步骤如下:

第一步,确定衡量业务负载的主要参数,并对该业务进行科学的状态划分,至少划分出两个状态,这些状态就是要预测的内容;

第二步,对业务参数变化的各种状态的当前状态概率进行统计测定,即判定出业务当前所处的状态;

第三步,对业务参数各个状态未来发展的转移概率进行测定,若在未来较长时间内是平稳发展转移的,则系统状态的每次转移会保持相同的转移概率;若在未来较长时间内是起伏震荡的,则状态每转移一次就需要对转移概率测定一次,状态每次转移的时间间隔则需要根据具体的业务确定;

第四步,根据选择的业务参数当前的各状态概率和状态转移概率运用矩阵的方法,推演出未来经过若干次转移后,保持在某一状态的概率值,从而做出判断。

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