[发明专利]一种基于聚类特征提取的云计算集群任务负载预测方法在审
| 申请号： | 201810232820.1 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108415777A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 余永佳 | 申请（专利权）人： | 常州信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 张军 |
| 地址： | 213000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于聚类特征提取的云计算集群任务负载预测方法，包括如下步骤：调取并分析云集群数据服务器的历史负载数据，通过聚类算法将相似的历史负载曲线聚合到一个类别中，从而形成K个历史负载曲线聚类；对所述K个历史负载曲线聚类进行分析；采集用户提交的任务一定时间内的初始负载数据，选取DTW距离最短的历史负载曲线聚类为初始负载数据所属的聚类；从初始负载数据所属的聚类中选取与初始负载数据最为接近的历史负载曲线，作为负载预测的依据；通过所述与初始负载数据最为接近的历史负载曲线在所述一定时间区间的负载数据，预测用户提交任务在未来时间区域内的负载。提升云计算服务端资源调度准确性，并降低云计算服务资源的浪费。 | ||
| 搜索关键词： | 负载数据 负载曲线 聚类 云计算服务 聚类特征 任务负载 用户提交 云计算 集群 预测 数据服务器 负载预测 聚类算法 时间区间 时间区域 资源调度 调取 聚合 分析 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于聚类特征提取的云计算集群任务负载预测方法，其特征在于，调取并分析云集群数据服务器的历史负载数据，通过DTW动态时间规整算法，计算历史负载曲线的相似度，通过聚类算法将相似的历史负载曲线聚合到一个类别中，从而形成K个历史负载曲线聚类，每个历史负载曲线聚类中包括多个负载特征相似的历史负载曲线；对所述K个历史负载曲线聚类进行分析，计算每个聚类的平均值、标准方差，用于后期预测；采集用户提交的任务一定时间内的初始负载数据，通过初始负载数据值计算其与所述K个历史负载曲线聚类的历史负载曲线在所述一定时间区间的DTW距离，选取DTW距离最短的历史负载曲线聚类为初始负载数据所属的聚类；从初始负载数据所属的聚类中选取与初始负载数据最为接近的历史负载曲线，作为负载预测的依据；通过所述与初始负载数据最为接近的历史负载曲线在所述一定时间区间的负载数据，预测用户提交任务在未来时间区域内的负载。
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