【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云计算，特别是涉及一种混部应用干扰预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着虚拟化、云原生技术的发展，应用上云的趋势愈发强烈，越来越多的企业选择将应用经容器打包后部署到云上。然而，云服务提供商云集群的利用率却处于一个较低的水平，仅有7％-17％。云服务提供商为了提高资源利用率，通常会把多个容器部署到同一个主机中运行。然而，应用的类型通常是多种多样的，如应用类型按资源使用模式可分为计算密集型、数据密集型、内存敏感型等；应用根据业务类型的不同又可分为在线业务和离线业务。在线业务主要是为用户提供实时的服务，对延时敏感，对稳定性要求高，负载有明显的波峰波谷。离线业务一般为离线的大数据计算、神经网络训练等任务，不要求实时性，可随时挂起、随时继续运行。现有研究表明，在线业务与离线业务混部时，在线业务会受到干扰。然而对于不同类型离线业务的干扰，不同类型在线业务对其干扰的敏感度也是不同的。
2、目前，提升云计算集群资源利用率主要从两个方面进行。一是负载特征分析与资源预测，该方法通过对负载的历史运行日志进行分析，采用机器学...
【技术保护点】
1.一种混部应用干扰预测方法，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，当所述目标业务为所述在线业务时，所述历史指标参数包括所述目标业务在所述目标主机上最近一次运行时的历史系统资源参数指标、历史硬件事件参数指标、历史平均每秒请求量和历史预设分位响应时间，所述实时指标参数包括所述干扰任务对应的实时系统资源参数指标和实时硬件事件参数指标；
3.根据权利要求2所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，训练所述预测模型的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，所述真实干...
【技术特征摘要】
1.一种混部应用干扰预测方法，其特征在于，其包括：
2.根据权利要求1所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，当所述目标业务为所述在线业务时，所述历史指标参数包括所述目标业务在所述目标主机上最近一次运行时的历史系统资源参数指标、历史硬件事件参数指标、历史平均每秒请求量和历史预设分位响应时间，所述实时指标参数包括所述干扰任务对应的实时系统资源参数指标和实时硬件事件参数指标；
3.根据权利要求2所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，训练所述预测模型的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，所述真实干扰量的计算过程表示为：
5.根据权利要求4所述的混部应用干扰预测方法，其特征在于，所述真实干扰量的取值范围为[0,1]，所述真实干...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶可江，李想，徐敏贤，须成忠，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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