[发明专利]一种云资源容量规划方法和系统

权利要求书

1.一种云资源容量规划方法，其特征在于，包括：

获取云计算系统在第一阶段内运行的历史数据，按照所述历史数据的发展趋势，针对第二阶段各个软件系统的任务到达的情况，得到任务预测数据；

根据所述任务预测数据，获得一个能够表示所有所述任务的抽象任务，该抽象任务用于对第二阶段的所有任务到达的情况进行描述；

将所述云计算系统抽象为CPU资源、硬盘资源和内存资源的组合，构建抽象模型；获取所述抽象模型的性能参数，所述性能参数包括：HTTP服务器http server对任务的处理速率、应用服务器app server对任务的处理速率、数据库服务器db server对任务的处理速率；根据所述该抽象模型的性能参数，计算各类服务器对任务的响应时间，以各类服务器对任务的响应时间之和作为所述云计算系统对任务的响应时间；通过迭代计算，获得当整个所述云计算系统中任务的并发量为M时该抽象模型的吞吐量，即，该抽象模型对任务的处理速率；

获得在整个所述云计算系统中任务的并发量为M时所述抽象模型的处理速率；获得所述抽象任务到达所述云计算系统的速率；假设所述云计算系统处于状态k的概率为P_k；事务到达速率为λ_k，用于表示当所述云计算系统中已经存在k个类型事务时，所述类型事务到达所述云计算系统的速率；所述云计算系统的处理速率μ_k，用于表示当所述云计算系统中存在k个所述类型事务时，所述云计算系统对于所述类型事务的平均处理速率；基于流守恒原则，得到以下流守恒方程式组：

flow in＝flow out

μ₁P₁＝λ₀P₀

λ₀P₀+μ₂P₂＝λ₁P₁+μ₁P₁

……

λ_k-1P_k-1+μ_k+1P_k+1＝λ_kP_k+μ_kP_k

……

基于所述流守恒原则，代入一个概率恒等式：

P₀+P₁+P₂+…+P_k+…＝1

通过求解以上方程组，解出所述云计算系统在各个状态下的概率，进而求解如下公式，得到所述云计算系统的预测性能指标，其中，所述预测性能指标至少包括以下一项或多项：平均响应时间、吞吐量、平均等待队列长度以及利用率，包括：

根据如下公式计算所述抽象模型的利用率utilization：

根据如下公式计算所述抽象模型的吞吐量throughput：

根据如下公式计算所述抽象模型的平均等待队列长度queue length：

根据如下公式计算所述抽象模型的平均响应时间response time：

其中，λ为事务到达速率，μ为所述云计算系统的处理速率；

基于所述预测性能指标，为所述软件系统分配云计算资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取云计算系统在第一阶段内运行的历史数据，按照所述历史数据的发展趋势，针对第二阶段各个软件系统的任务到达的情况，得到任务预测数据，包括：

将所述云计算系统在第一阶段内运行的历史数据输入预先构建的预测模型，利用所述预测模型输出该云计算系统第二阶段的任务预测数据；

所述预测模型使用以下一项或多项方法进行预测：一次移动平均法、二次移动平均法、一次指数平滑法、二次指数平滑法、一元一次线性回归法、带log的一元一次线性回归法、带虚变量的一元一次线性回归法；

所述预测模型能够预测的数据类型包括：线性变化的时间序列数据、水平变化的时间序列数据、历史相关的时间序列数据、因果相关的数据、特定因素影响的数据；

所述任务预测数据反映第二阶段各个软件系统的任务到达情况，包括：每一个任务在总任务数中的占比、在指定时间段内每一个任务的到达总数、每一个任务在不同的服务器上的事务数；

其中，事务是需要进行处理的计算任务。