[发明专利]基于QoS特征发现的云计算节能调度实现方法

说明书

本发明公开了基于QoS特征发现的云计算节能调度实现方法。本发明通过堆叠降噪自动编码器对数据中心负载日志信息的QoS特征进行重构，得到与QoS特征强相关的特征向量；并通过有监督学习的分类器对输入信息的特征状态进行相似度比对，在调度评估机中筛选出与QoS优化呈正相关关系的主机队列，并在虚拟机调度模块中进行资源的迁移整合等操作，最后连接监督学习等分类器计算损失函数。本发明专注于对数据中心中网络流量历史数据以及各物理机负载信息进行分析，并挖掘出与QoS指标关联度较高的特征进行资源的迁移调度工作，最终达到保障数据中心的服务质量并且降低其能耗的目标。

技术领域

本发明属于云计算节能调度领域，具体涉及基于QoS特征发现的云计算节能调度实现方法。

背景技术

随着云计算技术的日益普及以及数据密集型服务的激增，各国组织及众多IT公司都在促进数据中心的建设工作。数据中心的建立能够更好地为企业和公众提供可以随时访问共享的可配置系统资源池甚至更高级别的服务，并通过互联网以最少的管理成本快速供应给用户使用。而由于数据中心数量与规模的激增，大量的电力消耗和能源消耗已经成为各国面临的一大严峻挑战。据统计显示，目前数据中心的耗电量大约占据了全球发电量的3％，并占温室气体排放量的2％，这相当于全球整个航空业的碳排放量。事实上,全球数据中心在2017年消耗的500TWh电量已经大于法国的整体电量消耗(450TWh)。显然，对数据中心进行节能优化对于云服务提供商而言具有重大的意义，并且还将为环境可持续性发展做出重大的贡献。

从用户端来看，云服务提供商提供的服务水平协议(SLA)通常是用户满意度的关键因素之一，SLA通常指定了与性能相关的服务质量(QoS)属性，如响应时间和可用性等；而对于云服务提供商而言，应该在保障用户服务质量的前提下尽可能地减少数据中心的能耗开销，以降低运营的成本。因此，在数据中心提供高质量和低成本的云服务之间存在着两个挑战。首先服务提供商必须要确保满足严格的QoS标准，该QoS代表着用户与服务之间的服务性能。其次，为了降低运营成本必须将数据中心的能耗开销控制在一个较低的水平。而云计算系统是由数千个服务器集群组成的大型数据中心，其复杂程度不言而喻，为此需要设计更为合理有效的资源调度模型来保障数据的无障碍传输以及复杂网络的稳定性。

发明内容

为了更加智能有效地在复杂网络环境下提升数据中心的QoS指标并保障其能耗水平，本发明公开了基于QoS特征发现的云计算节能调度实现方法。

本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。

基于QoS特征发现的云计算节能调度实现方法，其将云计算的节能流程抽象为QoS特征重构、特征状态比对、调度评估和虚拟机调度四个模块；该方法包括以下步骤：步骤(1)通过堆叠降噪自动编码器对数据中心负载日志信息的QoS特征进行重构；

步骤(2)通过多PM(物理机,Power Machine)协同的增强学习方法对输入信息的特征状态进行相似度比对；

步骤(3)在调度评估机中筛选出与QoS优化呈正相关关系的主机队列，在虚拟机调度模块中进行资源的迁移整合操作。

进一步地，骤(1)中所述的堆叠降噪自动编码器是指对普通自动编码器结构的网络进行堆叠与加噪的处理，加噪的过程是对自动编码器网络中的输入层信息添加泊松噪声，通过泊松噪声增强自动编码器模型的鲁棒性，提升其学习特征的能力。

进一步地，添加的泊松噪声具体是指符合泊松分布的噪声模型，是一个在当前云环境中以泊松分布进行建模，描述数据中心的服务器在设定时间内收到的云任务请求数量概率分布的噪声模型。

进一步地，所述堆叠的处理是指将当前自动编码器结构的输出编码连接到给下一层的输入层之中，因为单层自动编码器结构中的输出层一般不具备实质的意义，本发明更关心的只是输入层到隐藏层的编码变换，通过该种方式将上述自动编码器连接在一起称之为堆叠处理，获得新的特征表达。