[发明专利]基于模式匹配的分布式计算环境性能预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于模式匹配的分布式计算环境性能预测方法及系统，通过采集服务器的性能数据，把当前性能数据模式与历史数据的数值一一对比以及当前的性能数据变化率模式与历史数据的变化率一一对比，从历史数据中找到相似的模式，从历史数据中找到相似模式截止时间点后的性能数据值作为预测结果或乘以权重加权作为预测结果，提高服务器对资源调度的准确性与可靠性，使得分布式计算环境下对处于不稳态情况的性能数据进行长期预测的预测效果更理想。

主权项

一种基于模式匹配的分布式计算环境性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：取分布式计算环境中当前时间点t0到过去时间点t0‑L这时间段内的性能数值作为当前性能数据模式，计算当前时间点以及当前时间点之前的所有时间点上的变化率，将时间t0‑L到t0之间的变化率作为当前性能数据变化率模式；S2：将当前性能数据模式与历史性能数据的每个时间点的数值一一对比，若有某一段长度为L的历史性能数据与当前性能数据模式的平均标准方差SDcup小于等于性能数据标准方差阈值，则该段历史性能数据为当前性能数据模式的相似模式；S3：再将当前性能数据变化率模式与历史性能数据的变化率一一对比，若有某一段长度为L的历史性能数据的数值与当前性能数据模式的平均标准方差SDCR大于性能数据标准方差阈值且小于等于标准方差宽限值，且当前性能数据变化率模式与此段历史性能数据的变化率的平均标准方差小于等于变化率标准方差阈值，则该段历史性能数据为当前性能数据模式的相似模式；S4:将S2与S3中得到的相似模式的截止时间点后续时间的性能数据数值，或S2与S3中得到的相似模式的截止时间点后续时间的性能数据数值乘以相应的权重作为预测值。