[发明专利]面向云计算系统的多尺度任务量预测值的确定方法

摘要

针对目前单一尺度任务量预测方法所导致的任务量预测精度的难以控制问题，本发明提出的一种面向云计算系统的多尺度任务量预测值的确定方法，综合考虑云计算系统中任务量的长期趋势、周期波动和近期情况，以及当前突发的随机扰动事件，对未来某一时段的用户任务量进行科学合理的预测，给出了未来的一段时间里的任务量期望水平，为云服务提供商调整资源配置和调节云计算系统规模提供重要的计划和决策支撑依据。

主权项

1.一种面向云计算系统的多尺度任务量预测值的确定方法，其特征在于：综合考虑任务量长期趋势、周期波动和近期情况，以及当前突发的随机扰动因素，计算得到下一时期的任务量预测值为F_t1,t2,t3，则：Ft1,t2,t3=w1Lt1,t2,t3+w2Pt1,t2,t3+w3St1,t2,t3+w4Rt1,t2,t3Σi=14wi---(1)]]>式（1）中：t1,t2,t3指的分别是长期t1、中期t2和短期t3的多维时间尺度，联合构成一个特定的具体时间段；L_t1,t2,t3是指针对预测对象的下一时期t1,t2,t3的长期趋势预测值，P_t1,t2,t3是指针对预测对象的下一时期t1,t2,t3的周期波动预测值，S_t1,t2,t3是指针对预测对象的下一时期t1,t2,t3的近期任务量预测值，R_t1,t2,t3是指针对预测对象的下一时期t1,t2,t3的随机扰动预测值；w_i是指为以上各个预测成分设定的权值；其中，长期趋势预测值L_t1,t2,t3主要反映任务量的总体发展水平，设实际的长期任务量历史数值为L_t1-1,t2,t3′，L_t1-2,t2,t3′，L_t1-3,t2,t3′，……，L_t1-x,t2,t3′，首先计算出长期趋势的环比速度：v1=Lt1-1,t2,t3′Lt1-2,t2,t3′,v2=Lt1-2,t2,t3′Lt1-3,t2,t3′,v3=Lt1-3,t2,t3′Lt1-4,t2,t3′,......,vx-1=Lt1-x+1,t2,t3′Lt1-x,t2,t3′---(2)]]>然后计算出长期趋势的平均环比速度v‾=v1v2...vx-1x-1=Lt1-1,t2,t3′Lt1-2,t2,t3′·Lt1-2,t2,t3′Lt1-3,t2,t3′·Lt1-3,t2,t3′Lt1-4,t2,t3′·......·Lt1-x+1,t2,t3′Lt1-x,t2,t3′x-1=Lt1-1,t2,t3′Lt1-x,t2,t3′x-1---(3)]]>由此可以得出L_t1,t2,t3为：Lt1,t2,t3=Lt1-1,t2,t3′·v‾=Lt1-1,t2,t3′·Lt1-1,t2,t3′Lt1-x,t2,t3′x-1---(4).]]>