[发明专利]一种主机过载检测方法

说明书

本发明涉及CPU利用率监测领域，具体涉及一种主机过载检测方法，是为了解决现有的过载主机检测算法的耗电量较高、用户的任务在执行上流畅度较低、算法在运行时需要关闭的主机数目过高、需要迁移的虚拟机的数目过高的缺点而提出的，包括：获取预定时间内的CPU利用率阈值并构造CPU利用率阈值构造数组y；获取一定时间内的CPU利用率数据并构造CPU利用率数组x；计算残差值e_i；计算损失函数loss；判断损失函数loss的值是否小于给定的阈值，若是则结束迭代，若否则重新计算第一参数和第二参数，直至CPU利用率阈值数组y中的每个元素均被计算；获取在受测主机上运行的虚拟机的最大迁移时间并以此计算CPU利用率的预测值。本发明适用于云计算主机的CPU利用率监测。

技术领域

本发明涉及CPU利用率监测领域，具体涉及一种主机过载检测方法。

背景技术

随着云计算时代的来临，云数据中心的高能消耗成为主要问题，而减少云数据中心的能源消耗的主要方法是优化虚拟机分配和调度，而过载主机检测是实现虚拟机迁移和调度分配的基础。过载主机检测方法的研究主要是根据主机以往的在一段时间内的CPU利用率，利用CPU利用率计算出CPU利用率在之后的阈值，如果大于该阈值则说明该主机上运行的虚拟机应用的负载量超出了该主机的负荷，则需要迁移其上的虚拟机到其他的主机上，以保证任务的实时性和有效性。

通过对主机CPU利用率情况的监测，可以实时的反映出该主机的负载情况，如果对于过度负载的主机上的虚拟机不加以管理，则会造成该主机上的虚拟机长时间获取不到CPU资源，而所运行应用的则需要较长的响应时间，这会导致用户的体验效果极差，同时云数据中心的能源消耗会急剧增加，导致云数据中心的经营受到打击。

已有的过载主机检测算法有Median Absolute Deviation(MAD),LinearRegression(LR),and Inter quartile Range(IQR)等算法，这些算法的耗电量较高，用户的任务在执行上流畅度较低、算法在运行时需要关闭的主机数目过高、需要迁移的虚拟机的数目过高。

发明目的

本发明的目的是为了解决现有的过载主机检测算法的耗电量较高、用户的任务在执行上流畅度较低、算法在运行时需要关闭的主机数目过高、需要迁移的虚拟机的数目过高的缺点，而提出一种主机过载检测方法。

一种主机过载检测方法，包括：

步骤一、获取预定时间内的CPU利用率阈值并构造CPU利用率阈值构造数组y；获取一定时间内的CPU利用率数据并构造CPU利用率数组x。

步骤二、将计数变量i初值设置为1，并执行如下计算：

e_i←y_i-β₀+β₁x_i

其中β₀为第一参数，其值为预设值；β₁为第二参数，其值为预设值；y_i为CPU利用率阈值数组中的第i个元素，x_i为CPU利用率数组x中的第i个元素；e_i为中间变量；符号“←”表示赋值运算。

步骤三、计算loss←0.5*_i²；其中loss表示损失函数。

步骤四、判断损失函数loss的值是否小于给定的阈值；若是，则跳转执行步骤七；若否，则使用如下公式重新计算第一参数β₀和第二参数β₁的值。

其中j＝0或1；符号表示“定义为”；符号表示求偏导数；α为预设的表示收敛速度的参数。