[发明专利]一种非确定性分离的web服务器集群伸缩方法

权利要求书

1.一种非确定性分离的web服务器集群资源伸缩方法，其特征在于：通过如下三个步骤设计web服务器资源伸缩过程：

步骤一、构建非确定性分离的系统模型和决策模型，在剥离非确定性的理想环境下，对系统建立精确的数学模型作为系统模型，利用Alloy建模工具得到系统状态转移矩阵构建决策模型；

步骤二、环境非确定性因素处理，定义补偿系数描述由环境变化及建模误差导致的非确定性因素，利用卡尔曼滤波动态估计该补偿系数的分布；

步骤三、自适应调度策略求取，综合模型预测控制的滚动优化思想和博弈论方法，在步骤一中获得的系统模型和决策模型上求解最优资源伸缩策略。

2.根据权利要求1所述的非确定性分离web服务器集群伸缩方法，其特征在于：在步骤一中，基于确定性的系统模型和决策模型建模方法，为受调度对象构建其状态机模型。

3.根据权利要求2所述的非确定性分离web服务器集群伸缩方法，其特征在于：所述系统模型和决策模型是在线下完成的，系统模型为对系统建立的理想状态下的精确数学模型，描述在不同环境下，服务器系统处于不同配置参数时的收益情况；决策模型为系统的状态转移矩阵，即在不同配置状态下，执行某种控制决策可将系统配置参数调整到某个目标状态；决策模型能够通过Alloy建模工具获得；系统模型和决策模型构成的确定的状态机模型用于后续步骤的博弈论求解过程。

4.根据权利要求1所述的非确定性分离web服务器集群伸缩方法，其特征在于：在步骤二中，定义模型补偿系数用于描述由于环境变化及建模误差导致的非确定性因素，利用卡尔曼滤波在线估计该补偿系数的分布，将环境的非确定性因素转化为调度方法中确定的系数，以此容忍环境变化及建模误差对自适应决策的影响。

5.根据权利要求4所述的非确定性分离web服务器集群伸缩方法，其特征在于：系统的自适应决策受两种非确定性性因素的影响，一个是系统所面对的环境的非确定性变化，另一个是在步骤一中对系统构建的数学模型与实际系统之间存在着一定的偏差。本方法将系统决策逻辑与非确定性处理逻辑分离，定义一个模型补偿系数用于描述由于环境变化及建模误差导致的非确定性因素，将该补偿因子作为状态量构建卡尔曼滤波的状态方程，根据系统模型的输出值与测量值之间的差距，利用卡尔曼滤波在线估计该补偿系数。

6.根据权利要求1所述的非确定性分离web服务器集群伸缩方法，其特征在于：在步骤三中，采用博弈论思想，讨论未来五步决策后的最优收益情况，根据补偿因子的分布求得总收益值的分布，利用动态规划算法在线求解概率最优决策；决策求解模型由系统模型及决策模型构成，而非对系统进行线性抽象然后利用二次优化求解最优控制量。

7.根据权利要求6所述的非确定性分离web服务器集群伸缩方法，其特征在于：当系统收益函数为非线性函数时，考虑到估计后的补偿系数的分布可求得概率上的最优收益值。