一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，首先采集数据中心中虚拟机和实体机的各硬件指标数据；对时序数据进行预处理后进行周期和趋势性检测，依据虚拟机的静态数据构建虚拟机画像；将时序数据划分为训练集和测试集，基于训练集创建预测模型，通过测试集对预测模型进行验证；根据虚拟机画像和实体机的使用情况对实体机进行硬件配置推荐，输出扩缩容策略；根据预测模型预测的输出结果和高使用率实体机中需要迁出的虚拟机和低使用率实体机中需要迁出的虚拟机，形成迁移策略。本发明专利技术能够有效保证虚拟机运行在最佳使用率附近，保证虚拟机的良好运行状态，也能维持实体机稳定运行，避免大量空闲机器的存在，提高整体资源的利用率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据资源动态调配，尤其涉及一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法。

技术介绍

1、数据中心作为现代社会的基础设施之一，它不仅承载大量的互联网应用，更是促进5g、人工智能、云计算等新一代数字技术发展的数据中枢和算力载体，对于数字经济增长具有重要助推作用。随着云计算的大范围使用，几乎所有数据中心都会对实体物理机进行虚拟化操作，将实体机的硬件虚拟化出多台虚拟机，实现实体机的资源复用，这样实体机能够运行需要占用相当于原先资源数倍的业务量，实现实体机的高效利用，单个机房能承接的整体业务量也有了质的提高。

2、然而数据中心虚拟化资源均衡使用面临多方面挑战：一方面不同的业务具有不同资源占用量，而且在时间上对于资源的使用率也不同，这样就可能造成大量资源闲置。固定的资源分配在业务服务量极速上升时也会影响计算速度，延缓服务的反应时间；在业务低谷时，则会导致部分资源被闲置，这样就会导致机房整体资源的利用率实质上并没有那么高。另一方面，由于实体机的虚拟化会使大量的业务部署在实体机上，会导致部分实体机长期处于高负荷运转，降低实体机寿命，并且导致机房出现局部的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，步骤1中，所述硬件指标涉及的硬件为CPU、内存、磁盘以及网络；所述层级数据包括实体机集群与实体机的从属关系，以及实体机与虚拟机的从属关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，在步骤2中，对时序数据进行预处理是使用savitzky-Golay滤波器或小波变换对时序数据做平滑处理，使用箱形图对时序数据进行异常检测，通过线性插值对删除的异常数据还有缺失值进行填充。

4.根据权利要求1所...

【技术特征摘要】

1.一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，包括，

2.根据权利要求1所述的一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，步骤1中，所述硬件指标涉及的硬件为cpu、内存、磁盘以及网络；所述层级数据包括实体机集群与实体机的从属关系，以及实体机与虚拟机的从属关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，在步骤2中，对时序数据进行预处理是使用savitzky-golay滤波器或小波变换对时序数据做平滑处理，使用箱形图对时序数据进行异常检测，通过线性插值对删除的异常数据还有缺失值进行填充。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态画像的虚拟机资源调配方法，其特征在于，在步骤3中，将经过步骤2预处理的时序数据取出，对预处理后的时序数据进行序列分解，分解出趋势序列，然后通过mann-kendall方法对趋势进行分析，检验出序列是否存在趋势性；对原始的时序数据进行快速傅里叶变换分解，分解出振幅前三的频域值，计算不同频域值的acf值，依据时序数据最大和最小的差值与对应的acf阈值比较，判断是否存在周期性；根据周期性和趋势性的判断结果，并依据虚拟机的静态数据，组成虚拟机画像。

5.根据权利要求1所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨鹏，刘轩，戴伟，
申请(专利权)人：南京群顶科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：