[发明专利]一种适用于云平台的动态资源平衡调度方法

权利要求书

1.一种适用于云平台的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述的方法是先设置计算节点监控指标频率相关参数，经采集样本后通过标准方差公式评估数据是否有效；将有效数据与设置阈值进行对比；根据对比结果决定如何调度虚拟机平衡计算节点资源。

2.根据权利要求1所述的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤1：设置计算节点监控指标最大最小阈值，资源监控指标样本采集时长；

步骤2：采集计算节点监控指标数据集合；

步骤3：分析数据集合，获取指标项标准方差，若标准方差在10以内，表示为有效指标项，获得众多指标项平均值，若标准方差无效则计算节点不纳入本次调度；

步骤4：对比平均值，获取每个节点最小平均值的两项指标，包括节点N1，CPU：80％，内存10％；节点N2，内存：70％，IO：10％；节点N3，IO：75％，CPU：10％。

步骤5：对比设置的最大最小阈值，当获取最小平均值超出最大或者最小阈值时，纳入调度队列，若未超出阈值范围则计算节点不纳入调度队列；

步骤6：执行调度，对比纳入调度策略所有计算节点同一指标项，将占用指标项最大的虚拟机热迁移至占用指标项最小的计算节点，将节点N1占用CPU利用最大的虚拟机热迁移至节点N3；将节点2里面占用内存利用率最大的虚拟机热迁移至节点N1；将节点N3里面占用IO最大的虚拟机热迁移至N2；

步骤7：完成调度，进入下一轮分析。

3.根据权利要求2所述的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述的步骤1的计算节点监控指标，是指计算节点CPU利用率、内存利用率、磁盘IO利用率、带宽利用率；

所述的最大最小阈值，是指定各项监控指标触发调度的范围；

所述的频率调整阈值，是指稳定变异系数范围阈值；

所述的样本采集时长，是指获取多长时间的样本；设置时长越大，计算出来的数据有效性越准确。

4.根据权利要求2所述的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述的分析数据集合，是指根据监控频率采集到的一组数据集合，该数据集合展现了在一段时间范围内，监控资源项指标的变化曲线；

所述的标准方差，用来衡量采集到的样本数据集合是否有效；

所述的有效指标，是指采集的样本数据波动范围不大，计算节点当前监控指标项资源需求平稳，可纳入调度分析。

5.根据权利要求3所述的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述的分析数据集合，是指根据监控频率采集到的一组数据集合，该数据集合展现了在一段时间范围内，监控资源项指标的变化曲线；

所述的标准方差，用来衡量采集到的样本数据集合是否有效；

所述的有效指标，是指采集的样本数据波动范围不大，计算节点当前监控指标项资源需求平稳，可纳入调度分析。

6.根据权利要求2至5任一项所述的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述的对每个节点最小平均值的两项指标，是指每个节点的CPU利用率，内存利用率，磁盘利用率，带宽利用率四个样本数据集合，先得出每个样本数据集合的平均值，然后分别取最小的和最大的两项指标。

7.根据权利要求2至5任一项所述的动态资源平衡调度方法，其特征在于：所述的标准方差公式，如下：

$\∂=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{(s_i-r)}^2}$

其中，是标准方差值，r是数据平均值，N是采集个数，s_i是第i次采集数值。