网络资源配置调度方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网络资源配置调度方法和装置，其中的方法包括：基于预设的预测算法预测任务到达的预测值；根据预测值对网络资源进行相应地重新部署，以使在未来任务的任务量峰值到来时具有足够的处理资源；当到达未来任务的到达预测时间时，基于实际接收到的任务数量与未来任务的到达预测数量的差值，重新调整任务分类器以及预测算法的参数。本发明专利技术的方法和装置，将正常情况下的移动平均预测方法与突发情况下的趋势外推预测方法相结合，及时发现突发情况，并提供灵活和适应性的资源预留策略，通过最大限度地利用资源并提高正常和突发工作负载的资源保证率，能够自适应资源调配方面的有效工作流量突发。

【技术实现步骤摘要】
网络资源配置调度方法和装置
本专利技术涉及云计算
，尤其涉及一种网络资源配置调度方法和装置。
技术介绍
云计算已经成为近几十年来计算机科学中最热门的话题之一，随着虚拟化推进云计算现在允许按需网络访问共享的可配置计算资源池，从而将这些快速地提供给互联网上的客户端，作为不再限于传统的基础设施即服务(IaaS)的新形式的服务，平台即服务(PaaS)或软件即服务(SaaS)，而数据即服务(DaaS)，分析即服务(AaaS)等。在现代计算云中，工作负载突发越来越频繁，难以预测。例如，当一个名人发布令人吃惊的推特或者一些在线零售商在某个时候推出折扣时，可能会给相关网站带来突然的工作量。如果计算资源没有得到适当及时的重新配置，网站或应用程序可能会崩溃，造成用户的不满甚至财务损失，这是云提供商或客户和客户所不希望的。通常情况下，云提供商寻求帮助策略部署过多的资源，以面对突然的工作量峰值，但增加了客户的开销成本，并牺牲不必要的资源。因此，需要一种新的网络资源配置调度技术方案。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术要解决的一个技术问题是提供一种网络资源配置调度方法和装置。根据本专利技术的一个方面，提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络资源配置调度方法，其特征在于，包括：基于预设的预测算法预测任务到达的预测值；其中，所述预测值包括：未来任务的到达预测时间和到达预测数量；根据预测值对网络资源进行相应地重新部署，以使在未来任务的任务量峰值到来时具有足够的处理资源；其中，所述网络资源包括：物理机PM和虚拟机VM；当到达所述未来任务的到达预测时间时，基于实际接收到的任务数量与所述未来任务的到达预测数量的差值，重新调整所述任务分类器以及所述预测算法的参数。

【技术特征摘要】
1.一种网络资源配置调度方法，其特征在于，包括：基于预设的预测算法预测任务到达的预测值；其中，所述预测值包括：未来任务的到达预测时间和到达预测数量；根据预测值对网络资源进行相应地重新部署，以使在未来任务的任务量峰值到来时具有足够的处理资源；其中，所述网络资源包括：物理机PM和虚拟机VM；当到达所述未来任务的到达预测时间时，基于实际接收到的任务数量与所述未来任务的到达预测数量的差值，重新调整所述任务分类器以及所述预测算法的参数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的预测算法预测任务到达的预测值包括：通过任务分类器对请求处理的任务进行分组处理，生成至少一个任务集群；基于单位时间内所述任务群集中增加的任务数量判断是否进入突发状态，如果是，则采用突发预测算法预测此任务群集中的未来任务到达的预测值，如果否，则采用常规预测算法预测此任务群集中的未来任务到达的预测值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述预测值以及所述任务集群的特征为所述任务群集中新增的任务分配对应的PM或VM，其中，所述特征包括：内存要求、计算长度；对于常规状态，所述PM的预留空间为最小预留空间阈值；当出现突发状态时，提高所述PM的预留空间和/或开启新PM并留出预留空间，用以满足工作量的突发性地增大；其中，在进行PM或VM的分配时满足的约束条件包括：和指第j台PM的最大CPU值，fj，k指第j台PM上的第k台虚拟机的CPU值；mj指第j台PM的最大内存值，mj，k指第j台PM上的第k台虚拟机的内存值，N为在第j台PM上的虚拟机的数量。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：当任务被标记为突发状况时，按预定的顺序依次对多个虚拟机进行搜索，判断此虚拟机分配了此任务后是否满足所述约束条件；如果是，则将此任务分配给此虚拟机，如果否，则继续搜索下一个虚拟机；如果从常规状态转换到突发状态时，提高了所述PM的预留空间，判断分配给此PM的任务在任一运行时刻的CPU占用量或内存占用量是否超过设定的阈值，如果是，则从CPU占用量最小或内存的占用量最小的任务开始，将分配给此PM的任务转移到其它开启的PM或转移到新开启的PM，直到分配给此PM的任务在任一运行时刻的CPU占用量和内存占用量都未超过设定的阈值。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：所述采用突发预测算法预测此任务群集中的未来任务到达的预测值为：所述采用常规预测算法预测此任务群集中的未来任务到达的预测值为：其中，s为预测的窗口时长,此时为t时刻，et+s为根据t时刻的任务到达数量对t+s时刻的任务达到数量的预测值，b1,b2,b3是预测参数，exp()为以自然底数e为底的指数函数，window为设定的影响预测值的历史数据个数，Win为第in个任务的历史数据对预测值的影响权重，i指的是在t时刻往回拨in个时间点所对应的时间长度，ct-i指t-i时刻的任务到达数量。6.一种网络资源配置调度装置，其特征在于，包括：趋势预...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓敏，包卫东，陈俊杰，张国良，吴冠霖，闫辉，杨骋，张雄涛，张亮，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43