一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法及装置，涉及新兴技术领域。该基于人工鱼群算法的云数据迁移方法及装置，包括以下应用步骤：S1、获取单位时间内各个后端服务器的资源利用情况以及带宽使用情况；S2、收到web服务接发送的迁移请求；本发明专利技术可以明显改善云迁移集群后端服务器的负载情况，同时有利于提高用户体验，并且通过提前预设能够描述出云迁移环境中资源利用情况和负载程度的目标函数来作为人工鱼群算法过程的适应度函数，适应度值大的个体能吸引适应度值小的个体向其移动，同时通过迭代的方式实现最优解的收敛，当迭代次数达到最大时，人工鱼群算法获得全局最优解，即为最终解。即为最终解。即为最终解。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法及装置


[0001]本专利技术涉及新兴
，具体为一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法及装置。

技术介绍

[0002]随着当今互联网技术的不断发展，互联网资源规模持续高速的增长，促进了云计算和大数据技术的快速发展。云计算作为一种新兴的计算模式，它利用成熟的虚拟化技术将大量基础设施资源汇聚起来，实现了数据中心资源可以按需对外提供服务。基于云计算的快速发展，目前国内已经兴起许多云厂商，包括阿里云，腾讯云，华为云，天翼云等等，这些云服务商存储了大量的用户数据。随着各种云厂商的不断增多，给予用户的选择也就更多，若用户在使用过程中需要更换云厂商并且希望继续使用以前的数据，则需要使用云迁移服务，云迁移往往采用的是分布式架构，后端存在多台服务器等待执行迁移任务。
[0003]通常情况下，前台在收到用户的迁移请求后，按照以下两种策略分配迁移任务，其一就是采用RoundRobin算法，顺序分配任务到不同的物理服务器上，从而实现负载均衡；另一种就是采用最小连接数来作为任务调度的依据，虽然这两种方式容易实现，但仅通过轮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法，其特征在于：包括以下应用步骤：S1、获取单位时间内各个后端服务器的资源利用情况以及带宽使用情况；S2、收到web服务接发送的迁移请求；S3、将获取到的信息传递给人工鱼群计算模块以生成相应的迁移策略。2.根据权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法，其特征在于：所述S1中资源利用情况以及带宽使用情况通过监视器获取；每个后端服务器视为Agent,负责本机数据采集。3.根据权利要求2所述的一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法，其特征在于：所述Agent通过Linux命令获取CPU使用率、内存占用率、网络带宽使用率和负载情况信息。4.根据权利要求3所述的一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法，其特征在于：所述监视器负责数据收集并向人工鱼群计算模块转发信息。5.根据权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的云数据迁移方法，其特征在于：所述S3中的人工鱼群计算模块包括：S31、数据集建模：获取到单位时间内每个服务器的性能指标数据，用DV来统一表示单个服务器上的资源使用情况，其中人工鱼群相当于云迁移集群，并且人工鱼群中的每条人工鱼视为一个独立的后端服务器；S32、人工鱼的聚群行为：每个人工鱼的当前自身中心位置为初始位置，附近的人工鱼表示成一个集合，根据当前视野内的同伴数目和当前适应度值判断是否向集合中心移动；当前视野内的同伴数目是否小于0，若小于0，则聚群失败，反之则计算该集合的中心位置，判断该集合的中心位置适应度值是否大于初始位置的适应度值，若是，则人工鱼向中心位置移动，其中人工鱼i的当前位置为X
i
，以自身为中心，附近的人工鱼表示成一个集合S
i
＝{X
i
||X
j
‑
X
i
|≤Visual}，其中X
j
为下一步要移动到的位置，其适应度函数值记为Y
j
，Visual为人工鱼的视野范围；S33、人工鱼的追尾行为：X
j
周围可视域内的其它个体数量记为n
f
，判断Y
j
/n
f
>δY
i
是否成立,若否进行觅食...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟祥瑞，陈玉鹏，张翼，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：