[发明专利]云端平台的监测数据调控方法及系统

说明书

本发明公开了一种云端平台的监测数据调控方法及系统。该调控方法包括下列步骤：由一监测状态收集器收集多个虚拟机内各运算程序的各监测数据。该监测状态收集器依据一参照矩阵及目前可用的网络带宽对所述多个监测数据进行取样，以得到多个监测系数数据。该监测状态收集器将所述多个监测系数数据传输至一主控端。该主控端根据该参照矩阵处理所述多个监测系数数据，以重建多个监测重组数据。该主控端根据所述多个监测重组数据，判定所述多个虚拟机内各运算程序中是否有效能异常的运算程序。

技术领域

本发明涉及云端平台运算方法，特别涉及一种云端平台的监测数据调控方法及系统。

背景技术

近年来由于多媒体应用及视讯监控等需求提升，造成视讯数据量巨幅地成长。因此，运用计算机处理大量视讯数据的需求日渐提高，例如：(1)针对视讯监控影片，进行车牌辨识或人流计数等功能，以协助统计分析；(2)针对录像画面进行质量强化处理，以提高其画面能见度；(3)针对录像画面进行视讯浓缩，以减少调阅影片所耗费的时间；(4)自大量影片中检索一特定对象出现的时间及地点；或(5)针对高分辨率视讯内容进行压缩格式转码，以降低数据量以利储存传送等应用。上述针对视讯内容所做的辨识、统计、强化、浓缩、检索或转码等应用泛称视讯处理(Video Processing，VP)。伴随视讯分辨率不断提升，传统单机运算架构已无法负荷视讯处理的大量运算需求。因此具有运算资源扩充性的云端平台是需要的，来满足这些大量且不断增加的运算需求。

云端平台将多台实体运算机器，利用虚拟化技术，产生大量虚拟运算机器。云端平台并根据使用者需求及应用服务运算需求，配置不同资源的虚拟机(CPU、内存、储存空间、网络带宽)来执行各种视讯处理。习知云端视讯处理将单一影片切割成多组片段，均匀分配至云端处理程序进行处理，其总体运算时间取决于最慢的处理程序。由于视讯处理具有许多变因(虚拟机的运算资源、视讯处理复杂度、处理的视讯内容差异)，须不断监测处理程序的实时处理状态才能动态调配运算资源。

因为各种视讯处理运算复杂度的差异，不同视讯处理功能的运算资源需求也不同。即使是同一种视讯处理功能，也可能因为视讯源随着时间变化。在不同时段，同时出现在摄影机画面中的对象个数不同，所需要的运算资源也随着变化。

发明内容

本发明所要解决的问题是：如何同时监测各种视讯处理功能在虚拟机上的处理状态，以发现资源不足的处理程序。或是如何根据监测处理状态的结果，找出系统中执行效能最差的处理程序集合，配置较多的资源给这些程序，以优化整体的运算效能，皆成为重要的议题。为此，本发明提出一种云端平台的监测数据调控方法。针对大量数据处理应用需求，在兼顾可用的传输带宽及实时发现最异常处理程序条件下，有效利用运算资源，以提升系统整体运算效能。

本发明的一实施例提出一种云端平台的监测数据调控方法。该调控方法包括下列步骤：由一监测状态收集器收集多个虚拟机内各运算程序的各监测数据。该监测状态收集器，依据一参照矩阵及目前可用的网络带宽对所述多个监测数据进行取样，以得到多个监测系数数据。该监测状态收集器将所述多个监测系数数据传输至一主控端。该主控端根据该参照矩阵处理所述多个监测系数数据，以重建多个监测重组数据。该主控端依所述多个监测重组数据，判定所述多个虚拟机内各运算程序中是否有效能异常的运算程序。

本发明的实施例提出一种云端平台的监测数据调控系统。该调控系统包括：多个虚拟机、一监测状态收集器、一第一缓存器、一主控端以及一第二缓存器。该监测状态收集器耦接所述多个虚拟机，收集所述多个虚拟机内各运算程序的各监测数据。该监测状态收集器依据一参照矩阵及目前可用的网络带宽对所述多个监测数据进行取样，以得到多个监测系数数据。该第一缓存器耦接该监测状态收集器，用以储存该参照矩阵。该主控端接收来自该监测状态收集器的所述多个监测系数数据。该主控端根据该参照矩阵处理所述多个监测系数数据，以重建多个监测重组数据。该主控端依据所述多个监测重组数据，判定所述多个虚拟机内各运算程序中是否有效能异常的运算程序。该第二缓存器耦接该主控端，接收并储存来自该监测状态收集器的该参照矩阵。