[发明专利]一种基于应用性能预测模型的用户SLO建模方法及装置

说明书

本发明的实施例提供一种基于应用性能预测模型的用户SLO建模方法及装置，所述方法包括：实时获取用户应用的虚拟化资源利用率；根据所述虚拟化资源利用率，构建基于多维度资源利用率的应用性能预测模型，预测所述用户应用的预测运行性能；获得符合所述预测运行性能的至少一种候选资源配置方案；在所述至少一种候选资源配置方案中，选择一种目标资源配置方案；将所述目标资源配置方案配置给所述用户应用。本发明的方案实现了为用户业务应用合理分配虚拟化资源，在保证用户应用的运行性能的同时，提升虚拟化系统资源利用率。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是指一种基于应用性能预测模型的用户SLO建模方法及装置。

背景技术

为灵活有效地利用网络与安全设备的计算、网络以及存储资源，虚拟化已成为在网络与安全设备中进行资源管理与配置的主流技术。然而，当前基于虚拟化技术的网络与安全设备操作系统由于业务之间存在性能干扰，从而造成系统资源利用率低下、业务性能波动大等行业痛点问题。

发明内容

本发明提供了一种基于应用性能预测模型的用户SLO建模方法及装置。实现了为用户应用合理分配虚拟化资源，在保证应用的运行性能的同时，提升虚拟化系统资源利用率。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供以下方案：

一种基于应用性能预测模型的用户SLO建模方法，包括：

实时获取用户应用的虚拟化资源利用率；

根据所述虚拟化资源利用率，构建基于多维度资源利用率的应用性能预测模型，预测所述用户应用的预测运行性能；

获得符合所述预测运行性能的至少一种候选资源配置方案；

在所述至少一种候选资源配置方案中，选择一种满足所述用户应用的服务等级目标SLO的目标资源配置方案；

将所述目标资源配置方案配置给所述用户应用。

可选的，实时获取用户应用的虚拟化资源利用率，包括：

实时监测承载用户应用的容器的时域多维度资源利用率以及所述容器的底层异构硬件类型；

根据所述时域多维度资源利用率以及底层异构硬件类型，获取用户应用的虚拟化资源利用率；所述时域多维度资源利用率包括以下至少一项：安装所述用户应用的容器的计算设备的中央处理器CPU、内存、网络输入I/输出O、磁盘输入I/输出O利用率、缓存命中率、中断数、虚拟中央处理器VCPU排队时间比率。

可选的，根据所述虚拟化资源利用率，构建基于多维度资源利用率的应用性能预测模型，预测所述用户应用的预测运行性能，包括：

根据所述虚拟化资源利用率，构建基于多维度资源利用率的应用性能预测模型；

将所述用户应用输入所述应用性能预测模型进行性能预测，获得所述用户应用的预测运行性能。

可选的，根据所述虚拟化资源利用率，构建基于多维度资源利用率的应用性能预测模型，包括：

将用户应用的输入数据量、承载用户应用的容器的时域多维度资源利用率、性能干扰因子以及容器的底层硬件异构性因子，作为性能函数的输入，构建应用性能预测模型。

可选的，根据所述预测运行性能获得符合所述预测运行性能的至少一种候选资源配置方案，包括：

获得用户应用的资源需求信息；

根据所述资源需求信息和所述用户应用的历史运行数据，构建基于用户应用性能保证的资源配置成本模型；

根据所述资源配置成本模型，分析出资源配置的上下界；