大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法与系统。所述方法包括：建立容器供给时间预测模型，所述容器供给时间预测模型包括突发负载特征曲线，还包括需要求取的容器供给开始点、容器预测点和容器供给结束点；监测容器系统的负载数据；根据所述负载数据，采用移动平均法计算预测点的负载斜率并确定容器供给开始点与容器预测点；利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，并确定由所述容器供给开始点和容器供给结束点所组成的容器供给区间。本发明专利技术根据当前系统负载预测容器供给时间点从而提前进行容器资源的预测，从而有效的应对突发负载，尽量减少资源调整对服务响应的影响。

Time point prediction method and system for elastic supply of container clouds in large-scale sudden visit situation

The invention discloses a time point prediction method and system for the elastic supply of container clouds in a large-scale case of a sudden visit. The method includes: a container supply time prediction model, the container supply time prediction model including burst load characteristic curve, also includes a container supply needs to obtain the starting point, the container container supply point and end point prediction; load monitoring data container system; according to the load data, calculated by the prediction point load the slope and determine the starting point and the container container supply forecast point moving average method; load variation trends to predict subsequent periods using three exponential smoothing method, and determined by the container supply start point and end point of the container container supply supply interval consisting of. According to the current system load, the invention predicts the container supply time point, and predicts the container resources in advance, so as to effectively cope with bursty load and minimize the influence of resource adjustment on service response.

【技术实现步骤摘要】
大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法与系统
本专利技术属于计算机
，更具体地，涉及一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法与系统。
技术介绍
随着云服务网络环境的日益复杂化，系统面临的请求负载存在着较大的突发性和不确定性。为了解决大规模突发访问情境下的云资源弹性控制问题，需要通过对云资源进行合理的调度和扩展，来满足用户对于系统资源的常规和突发性需求。已有的虚拟机集群管理策略需要有效应对这种突发场景下的服务响应速度需求，大规模突发访问情境对应用载体性能要求高，容器技术比较好的适应了这种需求。以容器为代表的容器技术基于操作系统分时复用机制，将应用程序绑定到一套完整的沙箱运行环境中，系统资源消耗小、启动快，并可采用横向扩展策略应对突发的流量高峰。容器技术能够快速的针对系统瓶颈组件进行横向扩展，来有效的应对突发负载。为了尽量减少资源调整对服务响应的影响，需要提前进行容器资源的预测。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法与系统，其目的在于根据当前系统负载预测容器供给时间点从而提前进行容器资源的预测，从而有效的应对突发负载，尽量减少资源调整对服务响应的影响。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，包括如下步骤：(1)建立容器供给时间预测模型，所述容器供给时间预测模型包括突发负载特征曲线，其中突发负载特征曲线的纵坐标为负载的吞吐量，横坐标为时间；所述容器供给时间预测模型还包括需要求取的容器供给开始点、容器预测点和容器供给结束点；(2)监测容器系统的负载数据；(3)根据所述负载数据，采用移动平均法计算预测点的负载斜率，当预测点的负载斜率满足预设斜率条件时，将所述预测点对应的容器供给开始点与容器预测点确定为所述容器系统的容器供给开始点与容器预测点；(4)利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，当后续时段的负载变化趋势满足设定趋势变化条件时将相应曲线位置对应的时间点确定为容器供给结束点，从而确定由所述容器供给开始点和容器供给结束点所组成的容器供给区间。本专利技术的一个实施例中，在所述步骤(3)中利用移动平均法求取系统的容器供给开始点与容器预测点具体为：(3.1)以最近系统负载实际值的一次移动平均值为起点，以二次移动平均值来计算预测曲线的截距和预测曲线的斜率，即：式中，k′为趋势预测的期数，为预测曲线的截距，为预测曲线的斜率，LNi为预测时期的期数，代表LNi期的一次移动均值，代表第二期的二次移动均值；代表第二期的一次移动均值，代表LNi期的二次移动均值；(3.2)根据上述和建立趋势移动平均法的预测模型，求取负载预测值：其中为第LNi+k′期的预测负载；(3.3)根据负载预测值计算负载曲线在LNi+k′期的斜率，若LNi+k′时期负载增量预测结果满足预设斜率条件时，将所述LNi作为容器供给开始点，将LNi+k′作为容器预测点。本专利技术的一个实施例中，根据负载预测值计算负载曲线在LNi+k′期的斜率，具体为：计算资源预测点LNi+k′时期的负载增长斜率其中为资源预测点LNi+k′时期的预测负载，为资源预测点LNi时期的预测负载。本专利技术的一个实施例中，在所述步骤(3)中还包括根据负载趋势变化的斜率大小对步幅大小step进行动态调整，具体为：根据斜率值进行下次预测期数的步幅step大小的调整：依据函数关系来获得新的步幅取值stepnew，stepold为调整前的步幅取值。本专利技术的一个实施例中，所述步骤(4)中利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，具体为：其中为LNi+1期的负载预测值，为LNi期的负载实际值，为LNi期的负载预测值，α为平滑系数。本专利技术的一个实施例中，所述平滑系数α为：按照本专利技术的另一方面，还提供了一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测系统，包括模型建立模块、监测模块、第一时间点预测模块以及第二时间点预测模块，其中：所述模型建立模块，用于建立容器供给时间预测模型，所述容器供给时间预测模型包括突发负载特征曲线，其中突发负载特征曲线的纵坐标为负载的吞吐量，横坐标为时间；所述容器供给时间预测模型还包括需要求取的容器供给开始点、容器预测点和容器供给结束点；所述监测模块，用于监测容器系统的负载数据；所述第一时间点预测模块，用于根据所述负载数据，采用移动平均法计算预测点的负载斜率，当预测点的负载斜率满足预设斜率条件时，将所述预测点对应的容器供给开始点与容器预测点确定为所述容器系统的容器供给开始点与容器预测点；所述第二时间点预测模块，用于利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，当后续时段的负载变化趋势满足设定趋势变化条件时将相应曲线位置对应的时间点确定为容器供给结束点，从而确定由所述容器供给开始点和容器供给结束点所组成的容器供给区间。本专利技术的一个实施例中，所述第一时间点预测模块包括预测曲线参数计算子模块、负载预测值计算子模块以及容器供给时间确定子模块，其中：所述预测曲线参数计算子模块，用于以最近系统负载实际值的一次移动平均值为起点，以二次移动平均值来计算预测曲线的截距和预测曲线的斜率，即：式中，k′为趋势预测的期数，为预测曲线的截距，为预测曲线的斜率，LNi为预测时期的期数，代表LNi期的一次移动均值，代表第二期的二次移动均值；代表第二期的一次移动均值，代表LNi期的二次移动均值；所述负载预测值计算子模块，用于根据和建立趋势移动平均法的预测模型，求取负载预测值：其中为第LNi+k′期的预测负载；所述容器供给时间确定子模块，用于根据负载预测值计算负载曲线在LNi+k′期的斜率，若LNi+k′时期负载增量预测结果满足预设斜率条件时，将所述LNi作为容器供给开始点，将LNi+k′作为容器预测点。本专利技术的一个实施例中，所述第二时间点预测模块利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，具体为：其中为LNi+1期的负载预测值，为LNi期的负载实际值，为LNi期的负载预测值，α为平滑系数。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：面向数据中心中容器云弹性伸缩控制需求，本专利技术建立容器供给时间预测模型，通过容器时间预测算法来预测负载增长的趋势，设定容器弹性伸缩的资源供给点和资源供给的区间，可以适应大规模突发访问情境下对响应实时性的需求。附图说明图1是本专利技术实施例中容器供给时间预测模型的示意图；图2是本专利技术实施例中一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例中一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测系统的结构示意图；图4是本专利技术实施例中第一时间点预测模块的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。在云环境负载的动态变化中，大量的请求使服务器端负载压力过大，从而造成服务延迟显著增加甚至服务器宕机的现象。在这些场景下，服务需要能够得到及时的响应。在容器云的高本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立容器供给时间预测模型，所述容器供给时间预测模型包括突发负载特征曲线，其中突发负载特征曲线的纵坐标为负载的吞吐量，横坐标为时间；所述容器供给时间预测模型还包括需要求取的容器供给开始点、容器预测点和容器供给结束点；(2)监测容器系统的负载数据；(3)根据所述负载数据，采用移动平均法计算预测点的负载斜率，当预测点的负载斜率满足预设斜率条件时，将所述预测点对应的容器供给开始点与容器预测点确定为所述容器系统的容器供给开始点与容器预测点；(4)利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，当后续时段的负载变化趋势满足设定趋势变化条件时将相应曲线位置对应的时间点确定为容器供给结束点，从而确定由所述容器供给开始点和容器供给结束点所组成的容器供给区间。

【技术特征摘要】
1.一种大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)建立容器供给时间预测模型，所述容器供给时间预测模型包括突发负载特征曲线，其中突发负载特征曲线的纵坐标为负载的吞吐量，横坐标为时间；所述容器供给时间预测模型还包括需要求取的容器供给开始点、容器预测点和容器供给结束点；(2)监测容器系统的负载数据；(3)根据所述负载数据，采用移动平均法计算预测点的负载斜率，当预测点的负载斜率满足预设斜率条件时，将所述预测点对应的容器供给开始点与容器预测点确定为所述容器系统的容器供给开始点与容器预测点；(4)利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，当后续时段的负载变化趋势满足设定趋势变化条件时将相应曲线位置对应的时间点确定为容器供给结束点，从而确定由所述容器供给开始点和容器供给结束点所组成的容器供给区间。2.如权利要求1所述的大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，其特征在于，在所述步骤(3)中利用移动平均法求取系统的容器供给开始点与容器预测点具体为：(3.1)以最近系统负载实际值的一次移动平均值为起点，以二次移动平均值来计算预测曲线的截距和预测曲线的斜率，即：式中，k′为趋势预测的期数，为预测曲线的截距，为预测曲线的斜率，LNi为预测时期的期数，代表LNi期的一次移动均值，代表第二期的二次移动均值；代表第二期的一次移动均值，代表LNi期的二次移动均值；(3.2)根据上述和建立趋势移动平均法的预测模型，求取负载预测值：其中为第LNi+k′期的预测负载；(3.3)根据负载预测值计算负载曲线在LNi+k′期的斜率，若LNi+k′时期负载增量预测结果满足预设斜率条件时，将所述LNi作为容器供给开始点，将LNi+k′作为容器预测点。3.如权利要求2所述的大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，其特征在于，根据负载预测值计算负载曲线在LNi+k′期的斜率，具体为：计算资源预测点LNi+k′时期的负载增长斜率其中为资源预测点LNi+k′时期的预测负载，为资源预测点LNi时期的预测负载。4.如权利要求3所述的大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，其特征在于，在所述步骤(3)中还包括根据负载趋势变化的斜率大小对步幅大小step进行动态调整，具体为：根据斜率值进行下次预测期数的步幅step大小的调整：依据函数关系来获得新的步幅取值stepnew，stepold为调整前的步幅取值。5.如权利要求1或2所述的大规模突访情境下容器云弹性供给时间点预测方法，其特征在于，所述步骤(4)中利用三次指数平滑法来预测后续时段的负载变化趋势，具体为：其中为LNi...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫承鑫，陈宁江，杨尚林，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：广西,45