[发明专利]一种软件配置推荐方法

权利要求书

1.一种软件配置推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、推荐引擎采集云平台中的主机在设定时间段内的性能样本数据，并分别计算各种性能样本数据的平均值，得软件压力环境配置表，所述软件压力环境配置表每一行包括各种性能样本数据的平均值、各种性能样本数据对应的变异系数及配置持续时长；

S2、采用均值聚类算法对所述软件压力环境配置表中的每一行数据进行相似度计算，得压力环境聚类表，所述压力环境聚类表每一行包括压力类，配置ID及压力类对应的标准压力；

S3、由变异系数和配置持续时长确定在同一软件在同一压力类下的得分，选择稳定性最高的配置作为与特定的压力类最匹配的标准配置，所述稳定性由同一服务程序的同一压力类下的得分确定，各个变异系数和配置持续时长来决定得分，变异系数或持续时长越大，得分越高；

S4、推荐引擎接收用户自浏览器所输入的压力环境，通过相似度算法计算当前压力需求与标准配置之间的相似度，将相似度最高的标准配置向用户进行推荐；

其中，所述标准压力为与压力类及配置ID适配的压力。

2.根据权利要求1所述的软件配置推荐方法，其特征在于，所述软件压力环境配置表中每一行包括软件种类、日均磁盘IO、日均CPU平均使用时间、日均内存平均使用量、日均磁盘增长、日均IO变异系数、日均CPU使用率变异系数、日均磁盘增长变异系数、配置持续时长。

3.根据权利要求1所述的软件配置推荐方法，其特征在于，步骤S3中的软件包括：HDFS、HIVE、HBASE、SPARK、JAVA、MYSQL或者TOMCAT。

4.根据权利要求3所述的软件配置推荐方法，其特征在于，所述推荐引擎运行于主机中或者运行于能够与主机进行通信的物理机、虚拟机、虚拟机集群或者集群服务器中。

5.根据权利要求4所述的软件配置推荐方法，其特征在于，执行步骤S1之前还包括：向推荐引擎录入待检测的主机的IP、用户名及密码。

6.根据权利要求1所述的软件配置推荐方法，其特征在于，所述均值聚类算法包括k-means均值聚类算法、K-medoids均值聚类算法、Clara均值聚类算法或者Clarans均值聚类算法。

7.根据权利要求6所述的软件配置推荐方法，其特征在于，所述均值聚类算法为k-means均值聚类算法；

所述步骤S2具体为：对所述软件压力环境配置表的记录分为至少K个类，采用k-means均值聚类算法对软件压力环境配置表中以行为单位，分解成K个簇，每个簇聚集了若干条软件压力环境配置表中的记录，记录每个簇的质心坐标，并将质心坐标作为该簇的标准压力，以得到压力环境聚类表；

其中，参数K取大于或者等于2的正整数。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的软件配置推荐方法，其特征在于，还包括：将多种软件往复执行步骤S1至步骤S4，以形成标准配置表。

9.根据权利要求8所述的软件配置推荐方法，其特征在于，还包括将所述标准配置表保存至与推荐引擎关联的数据库中，当用户通过浏览器向推荐引擎输入压力环境时，匹配出当前压力需求与标准配置表中各个标准配置之间的相似度，从而将相似度最高的标准配置通过推荐引擎向用户进行推荐。

10.根据权利要求1所述的软件配置推荐方法，其特征在于，所述相似度算法为余弦相似度算法、皮尔森算法、欧几里得距离算法或者曼哈顿距离算法；所述推荐引擎运行于持久化存储介质中，所述持久化存储介质包括：数据库、Ceph存储装置、Hadoop分布式文件系统、SAN存储设备、NAS存储设备、RAID或者对象存储系统。