一种基于支持向量机的网格监控方法技术

一种基于支持向量机的网格监控方法是一种新型的网格监控方法。该系统采用ＳＶＭ方法，对传感器等传来的性能信息进行特征提取，数据处理标准化后，得到一系列样本数据，进行支持向量机学习测试，构造出一个回归函数，此后将新监测到的性能数据变化量经过ＳＶＭ控制器分析，预测期望的轮询周期，从而决定是否需要更改轮询周期。下一次即按照预测的轮询周期进行监控，并不断调整轮询周期。使资源实时性与负载得到了很好的平衡。解决了网格监控系统中由于固定周期性监控所引起的系统性能下降或监控实时性不强的问题，使目录服务中存储的性能数据更加准确，降低了资源消耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是一种新型的网格资源监控方法，本方法对节点性能数据变化量与相应的轮询周期进行SVM学习，由SVM构造出的回归函数，根据此回归函数以及某次性能数据变化预测下一次轮询周期。解决了传统网格资源监控方式固定周期地读取各个节点的信息的不足，使目录服务中存储的性能数据更加准确，降低了资源消耗，本技术属于网格计算

技术介绍
网格计算作为一个重要的新领域，已经获得了全球范围的广泛关注。将网格中众多的跨越不同自治域，在地理上分布的异构的计算机和资源组织起来，是国内外研究的重点。利用网格，人们可以像用电一样，接通开关，就可以方便地使用资源。网格是一个广域范围内的无缝集成和协同计算环境，各类资源在网格中被整合应用。网格中的资源包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等。而在网格技术中，监控系统是一个重要组成部分。监控系统可以帮助资源管理者分析系统性能，及时发现问题，合理配置资源；为网格中的其它服务提供需要的信息，帮助用户选择最合适的资源。在传统的网格环境中，网格的监控方式是通过监控系统不断地向资源发出信息请求，当资源状态发生新的改变后，监控系统将请求获得的资源状态更新到自己的存储设备中，将资源状态信息保存起来。然而在实际网格应用中，有些资源使用效率是比较高的，资源状态的小幅度改变并不会对网格应用产生影响，这样的状态改变对网格系统而言是完全可以忽略不计的。如果周期性地去检测所有资源，必然会造成对网格系统资源开销的巨大浪费，尤其是对一些使用率较低的设备，在没有使用的情况下还要对其进行定时扫描，浪费大量的监控资源。而且网格资源具有的动态性，即资源可以动态地加入或退出，故对网格资源进行监控也要考虑到动态性，监控必须实时。目前一些组织已经开发了网格监控系统，比如NWS，MDS等。但这些资源监控系统都是采用固定周期的轮询策略采集资源当前性能的性能数据。这样就会存在之前所叙述的问题。因此研究一种新型网格资源监控方法具有重要意义。
技术实现思路
技术问题：本专利技术的目的是提供一种基于支持向量机的网格监控方法，与过去使用的监控方法不同，本方法引入了基于SVM的机器学习方法，对性能数据的变化与轮询周期进行分析与判断，估计下一次轮询周期。使用本专利技术提出的方法可以解决固定轮询周期所引起的系统性能下降或监控实时性不强的问题。技术方案；本专利技术是一种改进性的监控方法，通过引入SVM思想而提出的，其原理是以轮询时间与一段时间内相应的性能数据平均变化量作为样本数据，选取一定量的样本，通过-->SVM训练样本数据得到一个回归函数，然后对下一次得到的性能数据变化量进行回归函数分析，得到一个新的轮询周期，以分析结果确定是否需要改变当前的轮询周期。解决了网格监控系统中由于固定周期性监控所引起的系统开销以及实时性不强等问题。本专利技术的一种基于支持向量机的网格监控方法包含以下步骤：步骤1)信息采集者采集性能数据，包括主机名、处理器、内存、cpu利用率、时钟速度、物理内存总量、虚拟内存、可用磁盘空间等信息，步骤2)将从不同类型的数据采集者收集到的数据交给适配器模块处理，将不同格式的数据做标准转化，步骤3)将采集到的性能数据定时汇总到目录服务中，供用户使用，步骤4)设置最大轮询周期Tmax，最小轮询周期Tmin，令所有轮询周期都是Tmin的整数倍，按照不同周期采集样本性能信息，把资源的利用率的变化量作为评价网格监控事件的参数，包括：CPU利用率变化量，带宽利用率变化量，内存利用率变化量，I/O利用率变化量，步骤5)在检测器中定义2个数组x[n]和t[n]，分别用来存储从当前时间到T＝10*Tmax时间内，轮询时间和对应的性能数据变化量的平均值；x[i]表示按照轮询周期t[i]进行轮询，至T时刻得到的性能数据变化量的均值，即x[i]=Σk=1countx[i]kcount,]]>其中x[i]k表示以固定轮询周期t[i]进行轮询时，第k次轮询得到的性能数据与k-1次轮询得到的性能数据之间的变化量，步骤6)设置初始轮询周期T＝Tmin，采集样本性能信息，包括节点的CPU利用率，带宽利用率，内存利用率，I/O利用率各项信息，计算每次轮询样本性能数据的变化率，到T时刻每个节点的平均变化率就是x[1k]＝{x1k1，x2k1，x3k1，x4k1本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于支持向量机的网格监控方法，其特征在于该方法包含以下步骤：　步骤１）信息采集者采集性能数据，包括主机名、处理器、内存、ｃｐｕ利用率、时钟速度、物理内存总量、虚拟内存、可用磁盘空间等信息，　步骤２）将从不同类型的数据采集者收 集到的数据交给适配器模块处理，将不同格式的数据做标准转化，　步骤３）将采集到的性能数据定时汇总到目录服务中，供用户使用，　步骤４）设置最大轮询周期Ｔ↓［ｍａｘ］，最小轮询周期Ｔ↓［ｍｉｎ］，令所有轮询周期都是Ｔ↓［ｍｉｎ］的整数 倍，按照不同周期采集样本性能信息，把资源的利用率的变化量作为评价网格监控事件的参数，包括：ＣＰＵ利用率变化量，带宽利用率变化量，内存利用率变化量，Ｉ／Ｏ利用率变化量，　步骤５）在检测器中定义２个数组ｘ［ｎ］和ｔ［ｎ］，分别用来存储从当 前时间到Ｔ＝１０＊Ｔ↓［ｍａｘ］时间内，轮询时间和对应的性能数据变化量的平均值；ｘ［ｉ］表示按照轮询周期ｔ［ｉ］进行轮询，至Ｔ时刻得到的性能数据变化量的均值，即ｘ［ｉ］＝＊ｘ［ｉ］↓［ｋ］／ｃｏｕｎｔ，ｃｏｕｎｔ＝「Ｔ／ｔ［ｉ］」，其中ｘ［ｉ］↓［ｋ］表示以固定轮询周期ｔ［ｉ］进行轮询时，第ｋ次轮询得到的性能数据与ｋ－１次轮询得到的性能数据之间的变化量，　步骤６）设置初始轮询周期Ｔ＝Ｔ↓［ｍｉｎ］，采集样本性能信息，包括节点的ＣＰＵ利用率，带宽利用率，内存利用率，Ｉ／Ｏ 利用率各项信息，计算每次轮询样本性能数据的变化率，到Ｔ时刻每个节点的平均变化率就是ｘ［１ｋ］＝｛ｘ↓［１ｋ１］，ｘ↓［２ｋ１］，ｘ↓［３ｋ１］，ｘ↓［４ｋ１］｝，ｋ＝１…ｍ，表示ｍ个节点；其中，ｘ↓［１ｋ１］表示（０，Ｔ）时间内，轮询周期为Ｔ＝Ｔ↓［１］＝Ｔ↓［ｍｉｎ］时，第ｋ个节点的第一个性能属性ＣＰＵ利用率的平均变化量，　步骤７）设置轮询周期Ｔ＝２＊Ｔ↓［ｍｉｎ］…Ｔ↓［ｍａｘ］，重复步骤６，直到Ｔ＝Ｔ↓［ｍａｘ］，得到ｘ［２ｋ］，ｘ［３ｋ］，…ｘ［Ｔ↓［ｍａｘ］／ Ｔ↓［ｍｉｎ］ｋ］，转步骤８；　步骤８）将得到的性能数据变化率进行归一化处理，　归一化公式为：Ｘ↓［１ｋｉ］＝（ｘ↓［１ｋｉ］－ｘ↓［１ｍｉｎ］）／（ｘ↓［１ｍａｘ］－ｘ↓［１ｍｉｎ］），其中Ｘ↓［１ｋｉ］为归一化后的值，ｘ↓［ １ｋｉ］为实测值，ｘ↓［１ｍａｘ］为ｘ↓［１ｋｉ］中最大的，ｘ↓［１ｍｉｎ］为ｘ↓［１ｋｉ］中最小的，　步骤９）对经过归一化预...

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机的网格监控方法，其特征在于该方法包含以下步骤：步骤1)信息采集者采集性能数据，包括主机名、处理器、内存、cpu利用率、时钟速度、物理内存总量、虚拟内存、可用磁盘空间等信息，步骤2)将从不同类型的数据采集者收集到的数据交给适配器模块处理，将不同格式的数据做标准转化，步骤3)将采集到的性能数据定时汇总到目录服务中，供用户使用，步骤4)设置最大轮询周期Tmax，最小轮询周期Tmin，令所有轮询周期都是Tmin的整数倍，按照不同周期采集样本性能信息，把资源的利用率的变化量作为评价网格监控事件的参数，包括：CPU利用率变化量，带宽利用率变化量，内存利用率变化量，I/O利用率变化量，步骤5)在检测器中定义2...

【专利技术属性】
技术研发人员：王汝传，解永娟，付雄，任勋益，邓松，季一木，易侃，杨明慧，邓勇，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]