[发明专利]一种基于周期性特征分析的在线负载资源预测方法有效
申请号: | 201910592018.8 | 申请日: | 2019-07-02 |
公开(公告)号: | CN110297715B | 公开(公告)日: | 2021-09-14 |
发明(设计)人: | 梁毅;苏超;丁毅;丁振兴;李硕;苏航 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人: | 吴荫芳 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 周期性 特征 分析 在线 负载 资源 预测 方法 | ||
1.一种基于周期性识别的在线负载的资源预测方法,其特征在于包括三个步骤:
资源序列周期识别、子序列分类、计算资源使用量预测值:
(1)资源序列周期识别:
1.1)收集在线负载资源使用序列,采用固定时间步长,从在线负载资源使用序列L中采样数据,构建时间序列ML={ml1,ml2,…mlp},其中mlj表示第j个时间点对应的资源使用量,p为采样总量;
1.2)根据自相关函数公式计算出序列ML的自相关序列MR={mr1,mr2,…mrn};
1.3)对MR中任意两个相邻的极大值,依据其发生的时间点,计算它们的时间距离t_maxi;
1.4)计算所有t_maxi的均值,将该均值设定为资源使用量序列的周期T;
1.5)按照周期T将序列ML进行分割,得到按照时间顺序排列的资源子序列集合MZ={mz1,mz2,...,mzq},其中表示经过周期分割后的子序列,表示子序列mzi中第j时刻的资源使用量;
(2)子序列分类:
2.1)根据欧氏距离公式度量两个子序列mzi之间的相似度,同时以三元组(pi,pj,Sij)的形式进行记录;
其中,pi是第i个序列,pj是第j个序列,pik表示第i个序列中的第k个元素数据,同理,pjk表示第j个序列中的第k个元素数据;
2.2)将所有子序列之间距离的最大值,定义为全序列距离最大值dmax
2.3)将所有序列之间距离的最小值,定义为全序列距离最小值dmin
2.4)计算常规序列距离阈值α,计算公式如下:
α=(dmax-dmin)×a+dmin
2.5)使用改进的K-Means聚类算法对子序列进行二分类,具体如下:
2.5.1)随机选择序列集中的数据点作为簇中心集合{o1,o2}←RandomSelect(X);
2.5.2)以初始簇中心初始化簇集合C,C1←o1,C2←o2;
2.5.3)将每一个样本对象mzi归入距离最近的簇;
2.5.4)计算两个类簇中所有数据点与类簇中心点的距离,并分别获得两个类簇的簇内序列最大距离max_point_distance1和max_point_distance2;
2.5.5)计算两个类簇之间的距离cluster_distance←Distance(C1,C2),并以每个簇中数据点位置的平均值分别更新每个类簇的中心点{o1,o2}←UpdateCenter(C1,C2);
2.5.6)定义簇间距阈值θ和簇内点间距阈值α,在满足cluster_distance>θ且max_point_distance1<α且max_point_distance2<α时,返回分类结果C1和C2,否则重复2.5.3)至2.5.5);
2.6)将两类之中数量多的序列定义为常规子序列,另一类定义为异常子序列;
(3)在线负载资源预测
令NL=(nl1,nl2,…nls)为按照时间排序的常规子序列集合,其中任意nli∈NL,i∈(1,s)表示为nli={nl_si1,nl_si2,…nl_sim},即一个周期内所有采样时刻的资源使用量,令AL=(al1,al2,…alf)为按照时间排序的异常子序列集合,其中任意ali=(al_si1,al_si2,…al_sim),即一个周期内所有采样时刻的资源使用量;
3.1)计算在经过周期分割的所有在线负载资源使用子序列集MZ={mz1,mz2,...,mzq}中,异常子序列所占子序列数量的比例为异常比例Rf,计算方法如下:
其中,|NL|为常规子序列的总数量;|AL|为异常子序列的数量;
3.2)对任一常规子序列中时刻t的资源使用量nl_si_t,其常规变化率Rnli_t,计算方法如下:
其中,nl_si+1_t表示第i+1个常规子序列中时刻t的资源使用量;
3.3)计算NL=(nl1,nl2,…nls)中前s-1个常规子序列中时刻t的资源使用量的常规平均变化率计算方法如下:
3.4)对任一异常子序列中时刻t的资源使用量ali_t,其常规变化率Rali_t,计算方法如下:
其中,al_si+1_t表示第i+1个异常子序列中时刻t的资源使用量,
3.5)定义AL=(al1,al2,…alf)中前f-1个常规子序列中时刻t的资源使用量的异常平均变化率计算方法如下:
3.6)对下一个序列周期的第j时刻的资源使用量在常规序列变化趋势的情况下的预测值记为nlforecast_j,计算方法如下:
其中,nl_s|NL|_j表示常规序列中最后一个序列中第j个资源使用量;
3.7)对下一个序列周期的第j时刻的资源使用量在异常序列变化趋势的情况下的预测值记为alforecast_j,计算方法如下:
其中,al_s|AL|_j表示异常序列中最后一个序列中第j个元素的资源使用量
3.8)利用在线负载的资源使用量序列,预测未来一个周期第j时刻的资源使用量lnext_j,计算方法如下:
lnext_j=(1-Rf)*nlforecast_j+Rf*alforecast_j。
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