【技术实现步骤摘要】
云计算环境下Web应用的资源动态调度方法
本专利技术属于云计算资源调度
，特别是一种云计算环境下Web应用的资源动态调度方法。
技术介绍
作为新兴的计算服务模型，云计算利用虚拟化技术使得计算资源池化和共享化，提升了计算能力、降低了资源管理开销，使云用户能够即付即用、动态按需租赁。由于弹性高效、便捷廉价，云计算已被广泛应用于数据分析和科学计算等领域。中小企业按照需求租赁云计算硬件和软件资源，解决了其处理海量数据和计算密集型应用时所面临的系统成本投资高、部署任务耗时长等瓶颈，使得企业能够更专注于业务逻辑及软件开发。对于云用户来说，实现计算或存储任务与所租赁的资源类型及规模之间的合理映射是保证应用性能、减少资源租赁成本的关键。云资源提供商根据处理器、性能特点和存储容量等标准为用户提供多种类型的虚拟机。采用不同的计费模式，虚拟机又分为按需实例、保留实例和竞价实例。云实例通常按小时计费。价格固定的按需资源成本高昂，稳定性高；竞价实例是基于拍卖的形式，价格随市场需求随机波动，具有极低的价格，但存在竞标失败引起的虚拟机失效风险。若用户资源租赁规模较小，会导致应用响应时间过...
【技术保护点】
1.一种云计算环境下Web应用的资源动态调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A. 基于负载预测和时延要求确定最佳资源量：利用时间序列分析方法建立负载预测模型；将预测负载作为排队系统的到达率，构建
【技术特征摘要】
1.一种云计算环境下Web应用的资源动态调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A.基于负载预测和时延要求确定最佳资源量：利用时间序列分析方法建立负载预测模型；将预测负载作为排队系统的到达率，构建多服务台排队模型；将时延要求作为参数，求解出满足时延要求的最小虚拟机数量；B.基于竞价实例价格预测调整异构资源租赁策略：根据步骤A得到所需最小资源量，寻找最佳的按需实例和竞价实例组合租赁方案；选择竞价实例类型时，利用竞价实例价格预测选择预测成本最低的竞价类型；C.基于预租赁减少响应时间振荡：在实例计费点到达前，调用步骤A和步骤B预测下一时刻系统的最佳租赁方案，对比系统当前的租赁情况，对下一时刻需要新增的实例资源提前租赁，将要释放的资源添加到释放列表，在真正的计费点到达时进行释放。2.如权利要求1所述的云计算环境下Web应用的资源动态调度方法，其特征在于，所述步骤A中包括:A1.对应用请求数据进行预处理，得到按分钟统计的请求数量的时间序列；A2.选择负载预测模型参数，对请求时间序列做平稳性、自回归和偏自回归检验，选择合适的差分阶数、自回归系数和偏自回归系数，建立自回归滑动平均求和模型；A3.进行负载预测，利用步骤A2得到的模型进行负载预测，选择当前时间窗口的历史数据训练模型得到自回归系数和滑动平均系数，预测未来间隔内的请求到达数量；A4.构建排队模型，将步骤A3得到的预测负载作为排队模型的到达率,，假设请求的到达时间间隔及虚拟机的处理时间间隔均服从指数分布，构建多服务窗的排队模型,其中第一个M代表请求的到达时间间隔服从指数分布，第二个M代表虚拟机的处理时间间隔服从指数分布，S代表虚拟机数量；A5.计算系统所需最小资源量，首先基于步骤A4建立的排队模型，得到应用时延与虚拟机数量之间的关系，，其中、，，是资源系统中给定的按需资源的处理能力，是虚拟机数量；接着计算最小虚拟机数量，由于排队系统要求，因此取最小的虚拟机数量为，则对应最大时延，；再计算最小时延，是系统允许的最大虚拟机数量，因此；构建函数,其中是应用给定的时延条件，当时，利用R提供的函数，求出虚拟机数量使得，即为满足时延要求的最小虚拟机数量，则所需最小资源量为。3.如权利要求1所述的云计算环境下Web应用的资源动态调度方法，其特征在于，所述步骤B中包括：B1.基于步骤A所获得的最小资源量且按需虚拟机的数量给定时，根据当前系统状态计算租赁竞价类型最小和最大组数为、，代表当前系统中已租赁的竞价类型组，是容错水平，代表所有竞价类型数，是系统设置允许租赁的最大竞价类型组数；B2.初始化策略候选集为空，初始化；B3.判断是否成立，是转步骤B4，否则转步骤B14；B4.初始化当前查找的策略为空，计算当前按需资源成本，为每台按需虚拟机的价格，添加到策略中，再计算新增租赁的竞价类型组数和每组竞价实例组应满足的资源需求，其中，是每台按需实例...
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