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用于在QOS感知云中管理合并的工作負(fù)載的性能干擾模型的制造方法與工藝

文檔序號(hào):11170684閱讀:238來(lái)源:國(guó)知局
用于在QOS感知云中管理合并的工作負(fù)載的性能干擾模型的制造方法與工藝
本說(shuō)明書(shū)涉及通過(guò)消費(fèi)者的計(jì)算工作負(fù)載來(lái)估計(jì)和管理資源消耗,以及標(biāo)識(shí)和實(shí)現(xiàn)提高工作負(fù)載性能的工作負(fù)載合并和資源分配策略。本說(shuō)明書(shū)還涉及通過(guò)高效的工作負(fù)載合并策略提高用戶體驗(yàn)并增加云提供方的收益。

背景技術(shù):
云計(jì)算使用戶能夠在需要時(shí)訪問(wèn)大型計(jì)算池以及存儲(chǔ)資源,減輕商家(例如,云消費(fèi)者)的管理負(fù)擔(dān),并保持信息技術(shù)(IT)資產(chǎn)。云提供方使用虛擬化技術(shù)(例如,)通過(guò)合并工作負(fù)載和應(yīng)用資源分配來(lái)滿足消費(fèi)者提交的工作負(fù)載。合并和分配設(shè)置通常是靜態(tài)的,并依賴于固定的規(guī)則,這些規(guī)則通常不考慮工作負(fù)載的實(shí)時(shí)資源使用特性,更不用說(shuō)對(duì)工作負(fù)載的性能影響。當(dāng)前系統(tǒng)基于使用或者保留的資源量對(duì)云消費(fèi)者進(jìn)行收費(fèi),其中僅有最低的關(guān)于云消費(fèi)者的應(yīng)用(例如,工作負(fù)載)體驗(yàn)的服務(wù)質(zhì)量(QoS)以及由此的應(yīng)用用戶的體驗(yàn)的保證。因此,云消費(fèi)者尋求如下有吸引力的云提供方,其提供資源(例如,足夠量的硬件基礎(chǔ)結(jié)構(gòu))以滿足用于云消費(fèi)者的工作負(fù)載的最大等級(jí)的QoS保證。隨著虛擬化技術(shù)在云提供方中的激增,將多個(gè)云消費(fèi)者的應(yīng)用合并到多核服務(wù)器上提高用于云提供方的資源利用。現(xiàn)有的工具使用具有靜態(tài)規(guī)則的隨機(jī)供應(yīng),這可能引起不良工作負(fù)載性能(例如,不滿足用于云消費(fèi)者的工作負(fù)載的QoS保證),和/或低效資源利用,并手動(dòng)執(zhí)行應(yīng)用分析和資源調(diào)整。此外,多個(gè)云消費(fèi)者的應(yīng)用(例如,工作負(fù)載)的合并在同地共置的(colocated)工作負(fù)載之間引入了性能干擾,這明顯影響每個(gè)合并的用戶的應(yīng)用工作負(fù)載的QoS。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
工作負(fù)載分析器和性能干擾(WPPI)系統(tǒng)使用用于表征可能不被云提供方識(shí)別的消費(fèi)者工作負(fù)載的識(shí)別的工作負(fù)載(例如,一組基準(zhǔn)工作負(fù)載)、資源估計(jì)分析器和影響矩陣的測(cè)試套件,以及用于最大化(例如,優(yōu)化)有效工作負(fù)載分配的從屬關(guān)系規(guī)則以滿足工作負(fù)載QoS目標(biāo)。WPPI系統(tǒng)可以重新剖析WPPI系統(tǒng)沒(méi)有識(shí)別的之前剖析的工作負(fù)載以便推斷工作負(fù)載的特性,因?yàn)樘峁┓娇赡芪粗苯幼R(shí)別或知曉消費(fèi)者工作負(fù)載。WPPI系統(tǒng)還使用性能干擾模型來(lái)預(yù)測(cè)(例如,預(yù)報(bào))對(duì)各種合并方案的工作負(fù)載的性能影響。WPPI系統(tǒng)使用從屬關(guān)系規(guī)則和性能干擾模型來(lái)確定最佳的和次佳的分配和合并方案,其可以被用來(lái)實(shí)現(xiàn)云提供方和/或云消費(fèi)者目標(biāo)。WPPI系統(tǒng)可以使用識(shí)別的工作負(fù)載、資源估計(jì)分析器和影響矩陣的測(cè)試套件,從屬關(guān)系規(guī)則,以及性能干擾模型,來(lái)執(zhí)行離線建模以確定初始分配選擇和合并策略(例如,方案)以用來(lái)部署工作負(fù)載。WPPI系統(tǒng)還可以是在線合并算法,其使用離線模型(例如,資源估計(jì)分析器、影響矩陣、從屬關(guān)系規(guī)則,和性能干擾模型)和在線監(jiān)測(cè)來(lái)確定響應(yīng)于實(shí)時(shí)條件(例如,用戶需求和資源的可用性)的最佳的和次佳的虛擬機(jī)到物理主機(jī)分配,以便滿足云提供方和/或云消費(fèi)者目標(biāo)。根據(jù)對(duì)以下附圖和具體實(shí)施方式的分析,其他系統(tǒng)、方法和特征對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員將是或?qū)⒆兊蔑@而易見(jiàn)。所有這些附加的系統(tǒng)、方法和特征都旨在于被包括在本說(shuō)明書(shū)中,在本公開(kāi)內(nèi)容的范圍內(nèi),以及通過(guò)以下權(quán)利要求進(jìn)行保護(hù)。附圖說(shuō)明通過(guò)參考以下附圖和說(shuō)明,可以更好地理解用于QoS感知云的工作負(fù)載分析器和性能干擾(WPPI)系統(tǒng)和方法。參考以下附圖描述了非限制性和非窮盡的描述。附圖中的組件不一定是按照比例的,相反重點(diǎn)在于示例性的原則。在附圖中,除非另有說(shuō)明,相同的參考數(shù)字貫穿不同附圖指代相同部分。圖1示出了工作負(fù)載分析器和性能干擾(WPPI)配置。圖2示出了WPPI系統(tǒng)可以標(biāo)識(shí)用于合并云消費(fèi)者的工作負(fù)載(例如,應(yīng)用)的云提供方的類型。圖3示出了WPPI系統(tǒng)可以分析的資源和資源競(jìng)爭(zhēng)的類型。圖4示出了WPPI系統(tǒng)用來(lái)確定工作負(fù)載性能干擾和合并方案的邏輯的流程圖。圖5示出了WPPI系統(tǒng)確定用來(lái)優(yōu)化工作負(fù)載合并和資源利用的工作負(fù)載簡(jiǎn)檔的圖形表示。圖6示出了WPPI系統(tǒng)可以用來(lái)確定資源使用簡(jiǎn)檔估計(jì)的邏輯。圖7示出了WPPI系統(tǒng)可以用來(lái)標(biāo)識(shí)用于資源的從屬關(guān)系映射到工作負(fù)載的映射的模糊邏輯。圖8示出了WPPI系統(tǒng)可以用來(lái)計(jì)算用于工作負(fù)載的擴(kuò)大因子的影響矩陣。圖9示出了WPPI系統(tǒng)可以用來(lái)優(yōu)化工作負(fù)載的數(shù)量和最大化提供方收益的邏輯。圖10示出了WPPI系統(tǒng)可以用來(lái)確定工作負(fù)載合并以及最大化云提供方收益的虛擬機(jī)(VM)規(guī)范。圖11示出了展現(xiàn)識(shí)別的工作負(fù)載簡(jiǎn)檔(工作負(fù)載簽名)的測(cè)試套件工作負(fù)載。圖12示出了由WPPI系統(tǒng)用來(lái)計(jì)算合并的工作負(fù)載的退化的性能干擾模型驗(yàn)證。圖13示出了由WPPI系統(tǒng)用來(lái)計(jì)算合并的工作負(fù)載的退化的另一性能干擾模型驗(yàn)證。圖14示出了WPPI系統(tǒng)可以生成以優(yōu)化提供方收益的分析。圖15示出了在提議的工作負(fù)載合并之前和之后的工作負(fù)載映射。圖16示出了云消費(fèi)者提交的應(yīng)用的軟截止期限。圖17示出了由WPPI系統(tǒng)確定用于多個(gè)云消費(fèi)者提交的應(yīng)用的合并置換。圖18示出了指示合并策略是否滿足工作負(fù)載的QoS保證的視覺(jué)指示符。圖19示出了提交給WPPI系統(tǒng)以確定合并策略的附加應(yīng)用。圖20示出了合并策略,其中至少一個(gè)云消費(fèi)者提交的工作負(fù)載未能滿足工作負(fù)載的QoS保證。圖21示出了合并和工作負(fù)載遷移策略,其滿足云消費(fèi)者提交的工作負(fù)載的QoS保證,并最大化云提供方的收益。圖22示出了第2種情況的合并策略,其滿足云消費(fèi)者提交的工作負(fù)載的QoS保證,并最大化云提供方的收益。具體實(shí)施方式這里描述的原則可以按照多種不同形式進(jìn)行具體化。然而,并不要求全部描述的組件,并且某些實(shí)現(xiàn)方式可以包括附加的、不同的、或者更少的組件??梢詫?duì)布置和組件類型進(jìn)行變化,而不脫離如這里闡明的權(quán)利要求的精神或范圍。此外,可以提供不同的或者更少的組件。圖1示出了工作負(fù)載分析器和性能干擾(WPPI)配置100,其包括WPPI系統(tǒng)102。WPPI系統(tǒng)102包括耦合到存儲(chǔ)器106的處理器104,其使用通信接口108經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)110(例如,因特網(wǎng))與WPPI配置100中的各種組件進(jìn)行通信。工作負(fù)載WPPI系統(tǒng)102使用識(shí)別的工作負(fù)載112、資源估計(jì)分析器114和影響矩陣116的測(cè)試套件以表征工作負(fù)載(118、120),以及用于標(biāo)識(shí)最佳的和次佳的工作負(fù)載分配124的從屬關(guān)系規(guī)則122以實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者服務(wù)質(zhì)量(QoS)保證126和/或提供方收益目標(biāo)128。WPPI系統(tǒng)102使用性能干擾模型130來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)可用于實(shí)現(xiàn)云提供方134和/或云消費(fèi)者136目標(biāo)(126、128)的各種合并方案(例如,合并策略132)的工作負(fù)載(118、120)的性能影響,并使用識(shí)別的工作負(fù)載112、資源估計(jì)分析器114和影響矩陣116的測(cè)試套件、從屬關(guān)系規(guī)則122,以及性能干擾模型130來(lái)執(zhí)行離線建模以確定初始分配124選擇和合并策略132以用來(lái)部署工作負(fù)載(118、120)。WPPI系統(tǒng)102使用在線合并算法138,離線建模工具(114、116、122、130)和在線監(jiān)測(cè)來(lái)確定響應(yīng)于實(shí)時(shí)條件的虛擬機(jī)到物理主機(jī)分配140以滿足云提供方134和/或云消費(fèi)者136目標(biāo)(126、128)。WPPI系統(tǒng)102可以調(diào)整從屬關(guān)系規(guī)則122以平衡云消費(fèi)者136的目標(biāo)126和服務(wù)提供方134的目標(biāo)128。最大化提供方的收益可以被計(jì)算為被收集用于運(yùn)行工作負(fù)載(118、120)和滿足QoS保證126的費(fèi)用小于用于提供用于滿足QoS保證126的硬件基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)資源(144、146、148、150、160)的成本142。云消費(fèi)者136可以支付額外費(fèi)用來(lái)影響一個(gè)或多個(gè)從屬關(guān)系規(guī)則122的實(shí)施。備選的,并非支付一定量的金錢(qián)作為額外費(fèi)用,云消費(fèi)者136可以評(píng)價(jià)云消費(fèi)者的工作負(fù)載(118、120)以標(biāo)識(shí)用于云消費(fèi)者136的工作負(fù)載的優(yōu)先級(jí)排序152。從歷史上說(shuō),在使用多個(gè)應(yīng)用的運(yùn)行時(shí)期間監(jiān)測(cè),當(dāng)觀察到兩個(gè)應(yīng)用展現(xiàn)出資源競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題時(shí),則設(shè)置規(guī)則指示應(yīng)用應(yīng)該從使用相同的資源分離出來(lái)。通常,這種觀測(cè)的展現(xiàn)出資源競(jìng)爭(zhēng)和規(guī)則設(shè)置是人工(human-in-the-loop)進(jìn)行的。相反,WPPI系統(tǒng)102使用性能干擾模型130來(lái)自動(dòng)確定可以使用相同或者不同硬件基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)資源(144、146、148、150、160)而被最佳執(zhí)行的工作負(fù)載類型(118、120、112、154)。干擾模型130向使用硬件基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)資源(144、146、148、150、160)來(lái)一起分析以用于執(zhí)行的多個(gè)工作負(fù)載(118、120、112、154)提供估計(jì)的擴(kuò)大因子156(例如,乘法器,其指示性能退化,該性能退化可以根據(jù)性能干擾164的百分比來(lái)表示,該百分比通過(guò)一起執(zhí)行多個(gè)工作負(fù)載而產(chǎn)生)。WPPI系統(tǒng)102應(yīng)用擴(kuò)大因子到資源使用簡(jiǎn)檔,WPPI系統(tǒng)102將該簡(jiǎn)檔翻譯為保持QoS保證所需的所需的要求的資源,包括用于處理的時(shí)間或者準(zhǔn)確度(例如,使用從訓(xùn)練退回的資源時(shí)間關(guān)系)。除了時(shí)間作為QoS度量,QoS度量還可以包括其他度量,諸如工作準(zhǔn)確度(例如,在MonteCarlo仿真中,當(dāng)沒(méi)提供了不充足的資源時(shí),在固定時(shí)間量之后,與分配了所需要的擴(kuò)大資源的情況相比,仿真的準(zhǔn)確度會(huì)更低)。時(shí)間作為QoS度量,還可以應(yīng)用到完成交易、處理請(qǐng)求或者完成批任務(wù)所要求的時(shí)間。擴(kuò)大比較單獨(dú)運(yùn)行在機(jī)器上的工作負(fù)載的QoS與當(dāng)該工作負(fù)載在共享的并置環(huán)境中操作時(shí)保持相同QoS所需的要求的資源。與測(cè)量CpU或者多個(gè)工作負(fù)載所要求的存儲(chǔ)器的最后級(jí)緩存的歷史性能干擾模型相比,當(dāng)前的性能干擾模型130跨用于多個(gè)工作負(fù)載(112、118、120)的多類型的資源(例如,CpU、緩存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、儲(chǔ)存器)(144、146、148、150、160)提供定量分析,以及用于滿足工作負(fù)載的多個(gè)置換的QoS保證126的那些硬件基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)資源(144、146、148、150、160)的時(shí)間變量特征。工作負(fù)載資源利用配置文件可以被表示為時(shí)間序列資源簡(jiǎn)檔向量158,從而使得例如被標(biāo)識(shí)為CPU密集型的兩個(gè)工作負(fù)載(118、120)可以被組合以使用CPU,因?yàn)橄鄳?yīng)的兩個(gè)工作負(fù)載(118、120)的時(shí)間序列CPU利用在不同時(shí)間要求CPU。例如,當(dāng)同地共置第一工作負(fù)載118和第二工作負(fù)載120以使用相同集合的物理資源(144、146、148、150、160)執(zhí)行時(shí),擴(kuò)大156指示工作負(fù)載(118、120)可能如何相互干擾。WPPI系統(tǒng)102捕獲這種干擾,作為在用于獨(dú)自執(zhí)行單個(gè)工作負(fù)載所需的那些資源之上的執(zhí)行兩個(gè)工作負(fù)載所需的附加物理資源量。例如,當(dāng)工作負(fù)載‘A’獨(dú)自需要10%的資源,并且B獨(dú)自需要10%,但是當(dāng)組合時(shí),‘A’需要15%并且‘B'需要12%。在這個(gè)示例中,由于與‘B’并置,‘A’的擴(kuò)大因子是1.5,并且由于‘A’,‘B’的擴(kuò)大因子是1.2。當(dāng)并置時(shí),工作負(fù)載‘A'和‘B'一起消耗了27%的物理資源。應(yīng)用相同的邏輯,通過(guò)在用于獨(dú)自執(zhí)行單個(gè)工作負(fù)載所需的那些資源之上的執(zhí)行全部工作負(fù)載(例如,主體工作負(fù)載和來(lái)自群組的其他工作負(fù)載)所需的附加物理資源量捕獲一組其他的工作負(fù)載的干擾。當(dāng)物理資源不能容納用于工作負(fù)載的附加的擴(kuò)大因子時(shí),那么干擾的結(jié)果是退化的QoS,這可能包括性能退化、準(zhǔn)確度缺失、或者用于工作、交易或工作負(fù)載的時(shí)間的附加延遲。WPPI系統(tǒng)102可能不直接將合并方案與QoS度量相關(guān)。WPPI系統(tǒng)102將合并方案映射到用于使用預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)QoS度量的應(yīng)用資源使用簡(jiǎn)檔(通過(guò)擴(kuò)大因子)。例如,當(dāng)?shù)谝粦?yīng)用(例如,工作負(fù)載118)是CPU密集型并且第二應(yīng)用(例如,工作負(fù)載120)是存儲(chǔ)器密集型時(shí),同地共置第一應(yīng)用和第二應(yīng)以使用相同的服務(wù)器(例如,資源146)將導(dǎo)致所需物理資源總量的增加(例如,擴(kuò)大值156),用作在用于執(zhí)行第一應(yīng)用的工作負(fù)載所需的資源中的采取百分比增加形式的乘數(shù)。擴(kuò)大因子是資源使用簡(jiǎn)檔中度量的乘數(shù),并且WPPI系統(tǒng)102使用擴(kuò)大因子調(diào)整資源使用簡(jiǎn)檔,WPPI系統(tǒng)102繼而使用新的簡(jiǎn)檔來(lái)預(yù)測(cè)應(yīng)用性能。例如,當(dāng)單獨(dú)操作時(shí)第一應(yīng)用所需資源R0在將第二應(yīng)用分配給相同服務(wù)器時(shí)被影響增加15%擴(kuò)大(156)到所需資源量R1,其被計(jì)算為R0乘以擴(kuò)大(156)1.15,或者R0×1.15=R1,其為當(dāng)?shù)谝粦?yīng)用和第二應(yīng)用被同地并置以使用相同基本物理資源時(shí)第一應(yīng)用的所需資源。由第一應(yīng)用使用的資源(R0)將被擴(kuò)大為R1=1.15×R0,這里1.15是擴(kuò)大因子,擴(kuò)大因子、R0和R1是標(biāo)量。通常,擴(kuò)大因子可以是與資源度量相同維度的向量,所以每個(gè)資源度量存在一個(gè)擴(kuò)大值。例如,考慮到擴(kuò)大因子向量(例如,1.15和1.05),其中第一資源度量被擴(kuò)大15%并且第二資源度量被擴(kuò)大5%。資源向量可以是時(shí)間或者時(shí)間序列的函數(shù)(例如,RO(t))。WPPI系統(tǒng)可以訓(xùn)練函數(shù)以將資源使用映射到執(zhí)行時(shí)間。當(dāng)WPPI系統(tǒng)更新資源使用簡(jiǎn)檔時(shí),WPPI系統(tǒng)將資源使用簡(jiǎn)檔插入到資源-時(shí)間關(guān)系中以用于估計(jì)新應(yīng)用執(zhí)行時(shí)間。從屬關(guān)系規(guī)則122使用擴(kuò)大156,工作負(fù)載類型(118、120、112、154),以及對(duì)資源(144、146、148、152、160)的工作負(fù)載類型的映射的置換(例如,合并策略132)以便確定最佳映射以滿足工作負(fù)載的QoS保證126,并提高提供方134的收益目標(biāo)128。對(duì)于每個(gè)工作負(fù)載類型(118、120、112、154)向資源簡(jiǎn)檔向量158應(yīng)用擴(kuò)大156乘數(shù)標(biāo)識(shí)工作負(fù)載的組合的最佳映射以及滿足工作負(fù)載的QoS保證126的資源映射(例如,合并策略132)。給定由工作負(fù)載(118、120、112、154)展現(xiàn)出的工作負(fù)載的類型,WPPI系統(tǒng)102使用從屬關(guān)系規(guī)則122提供最佳映射以確定滿足工作負(fù)載的QoS保證的工作負(fù)載的組合和資源映射。WPPI系統(tǒng)102使用離線分析來(lái)配置工作負(fù)載的初始部署(140)并監(jiān)測(cè)工作負(fù)載隨時(shí)間的變化(例如,工作負(fù)載簡(jiǎn)檔可以隨時(shí)間改變工作負(fù)載類型)。資源估計(jì)分析器114使用時(shí)間序列方式以預(yù)測(cè)工作負(fù)載簡(jiǎn)檔。例如,工作負(fù)載(118、120、112、154)可能具有季節(jié)性簡(jiǎn)檔(例如,用于web服務(wù)器應(yīng)用的假日零售購(gòu)物對(duì)比夏季交易)。對(duì)比WPPI系統(tǒng)102,當(dāng)前的虛擬化環(huán)境(例如,web服務(wù)器農(nóng)場(chǎng))監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(例如,系統(tǒng))實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)工作負(fù)載性能,而無(wú)如提議的由工作負(fù)載簡(jiǎn)檔提供的離線分析的益處。這些當(dāng)前的虛擬化環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于需求實(shí)時(shí)反應(yīng)并進(jìn)行調(diào)整(例如,以保守方式再平衡工作負(fù)載)。然而,在當(dāng)前的虛擬化環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)再平衡工作負(fù)載之后,提供方仍可以觀察隨時(shí)間過(guò)去(例如,時(shí)間序列系數(shù))的工作負(fù)載的資源使用(例如,虛擬機(jī)VM)變化,而無(wú)自動(dòng)預(yù)期此類變化和/或提前有效地前攝地進(jìn)行調(diào)整。因此,當(dāng)前的虛擬化環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不提供與由WPPI系統(tǒng)102提供的資源供應(yīng)相同水平的資源供應(yīng)。WPPI系統(tǒng)102實(shí)時(shí)調(diào)整資源估計(jì)(例如,當(dāng)應(yīng)用被在線執(zhí)行時(shí)工作負(fù)載簡(jiǎn)檔改變)。工作負(fù)載可以包括web服務(wù)器應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、應(yīng)用服務(wù)器和批處理任務(wù)。在在線模式中,WPPI系統(tǒng)102開(kāi)始對(duì)提交的工作負(fù)載(118、120)的部署,并且WPPI系統(tǒng)102應(yīng)用模型(例如,資源估計(jì)分析器模型114、性能干擾模型130、影響矩陣116、以及從屬關(guān)系規(guī)則122)以開(kāi)始執(zhí)行工作負(fù)載(118、120),繼而使用由工作負(fù)載(118、120)的實(shí)時(shí)表征調(diào)整的歷史資源估計(jì)簡(jiǎn)檔166實(shí)時(shí)調(diào)整工作負(fù)載(118、120)。在在線模式期間,使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)再校準(zhǔn)工作負(fù)載簡(jiǎn)檔(例如,資源使用簡(jiǎn)檔估計(jì)166),并且工作負(fù)載簽名可以因此被修正和/或更新。用于工作負(fù)載的資源估計(jì)簡(jiǎn)檔166,以及由工作負(fù)載(118、120)使用的資源(例如,硬件基礎(chǔ)設(shè)施資源-服務(wù)器故障切換到另一個(gè)服務(wù)器)可以在在線模式期間改變。因此,在在線模式期間,從屬關(guān)系規(guī)則122實(shí)時(shí)映射(例如虛擬機(jī)到物理主機(jī)分配140)資源(144、146、148、150、160)到一組計(jì)算需求(例如,對(duì)CPU、RAM和緩存存儲(chǔ)器和磁盤(pán)儲(chǔ)存器的數(shù)量以及網(wǎng)絡(luò)帶寬的工作負(fù)載需求)。資源(144、146、148、150、160)可以改變用于計(jì)算需求所映射到的可用資源數(shù)量(容量)和類型(特性)。然而,因?yàn)閃PPI系統(tǒng)102在離線模式期間對(duì)工作負(fù)載(例如,計(jì)算需求)所映射到的的資源變化進(jìn)行再計(jì)算,WPPI系統(tǒng)102立即并且有效地適配從屬關(guān)系規(guī)則將計(jì)算需求映射到的資源的數(shù)量(容量)和類型(特性)的變化。云消費(fèi)者136可以影響由WPPI系統(tǒng)102執(zhí)行的優(yōu)化功能以標(biāo)識(shí)用于使用的從屬關(guān)系規(guī)則映射,這根據(jù)目標(biāo)是否容納盡可能多的工作負(fù)載,或者基于用于標(biāo)識(shí)優(yōu)選的工作負(fù)載的排序優(yōu)先級(jí)(排序152)的應(yīng)用于由云消費(fèi)者136提交的工作負(fù)載的某些加權(quán),以便基于由云提供方資源執(zhí)行的工作負(fù)載標(biāo)識(shí)最大化云提供方收益的資源映射。WPPI系統(tǒng)102提供性能干擾模型,其可以由云提供方用來(lái)優(yōu)化收益以及改善資源利用。云消費(fèi)者的工作負(fù)載(118、120)(例如,應(yīng)用)可以包括多個(gè)從屬業(yè)務(wù),每個(gè)從屬業(yè)務(wù)可以被映射到獨(dú)立的VM(140)中。WPPI系統(tǒng)102可以評(píng)估云消費(fèi)者的工作負(fù)載(例如,應(yīng)用)的一個(gè)或多個(gè)服務(wù)質(zhì)量(QoS)度量126(例如,響應(yīng)時(shí)間)。如果應(yīng)用在工作負(fù)載的截止期限(126)之前完成,則云消費(fèi)者136和/或WPPI系統(tǒng)102向提供方134分配值。從歷史上說(shuō),資源管理系統(tǒng)考慮到由于資源競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)生的性能退化,其中資源競(jìng)爭(zhēng)是由合并多個(gè)應(yīng)用到單個(gè)處理器上而產(chǎn)生的。然而,WPPI系統(tǒng)102提供一種方法來(lái)標(biāo)識(shí)由同地共置以共享資源(例如,I/O資源、存儲(chǔ)器和/或最后級(jí)緩存)的使用的多個(gè)工作負(fù)載(例如,兩個(gè)I/O密集型應(yīng)用)所經(jīng)歷的性能干擾164。用于工作負(fù)載的資源使用(166)是隨時(shí)間變化的,因?yàn)楣ぷ髫?fù)載隨時(shí)間是動(dòng)態(tài)的。當(dāng)工作負(fù)載競(jìng)爭(zhēng)相同類型的資源時(shí),多個(gè)同地共置的應(yīng)用(例如,工作負(fù)載118、120)的性能是否被嚴(yán)重影響取決于工作負(fù)載的資源使用簡(jiǎn)檔(158、166)(例如,工作負(fù)載簡(jiǎn)檔158、166)的特性。例如,WPPI系統(tǒng)102可以使用資源使用估計(jì)簡(jiǎn)檔166來(lái)確定是否合并工作負(fù)載(118、120),因?yàn)楣ぷ髫?fù)載的各自的峰值資源利用(126)在不同時(shí)間達(dá)到峰值。云提供方134接受云消費(fèi)者提交的工作負(fù)載(118、120)以用于使用云提供方134的資源(144、146、148、150、160)執(zhí)行。云提供方134可以試圖容納盡可能多的工作負(fù)載,并同時(shí)滿足用于每個(gè)云消費(fèi)者136的QoS保證126。云消費(fèi)者的QoS要求126可以包括用于完成特定工作或任務(wù)的截止期限,CPU數(shù)量、存儲(chǔ)器數(shù)量、在特定時(shí)間量中使用的實(shí)際資源。WPPI系統(tǒng)102向云提供方134提供一種方式來(lái)遞送更高的用于消費(fèi)者工作負(fù)載的QoS126的保證,同時(shí)增強(qiáng)用于滿足用于消費(fèi)者136工作負(fù)載(118、120)的QoS保證126的資源分配(140)的效率。工作負(fù)載分析器114自動(dòng)表征消費(fèi)者提交的工作負(fù)載(118、120),并且優(yōu)化用于滿足用于消費(fèi)者136工作負(fù)載(118、120)的QoS126的保證所需要的工作負(fù)載到資源分配(138、140)。WPPI系統(tǒng)102使用工作負(fù)載資源估計(jì)分析器114,從屬關(guān)系規(guī)則122、影響矩陣116和性能干擾模型130,并可以提供工作負(fù)載(118、120)的自動(dòng)供應(yīng)。WPPI系統(tǒng)102在線執(zhí)行對(duì)合并配置(124、132、140)的實(shí)時(shí)調(diào)整以便實(shí)現(xiàn)更好的資源利用,并由此允許云提供方136優(yōu)化資源利用(例如,避免由于低效資源利用造成的資源成本142并執(zhí)行工作負(fù)載來(lái)提高提供方的收益)。云提供方134可以不知曉預(yù)期的工作負(fù)載(例如,需求),或者云消費(fèi)者的工作負(fù)載的工作負(fù)載資源使用簡(jiǎn)檔166,直到云消費(fèi)者136提交工作負(fù)載(118、120)以用于由云提供方的資源執(zhí)行。WPPI系統(tǒng)102向云消費(fèi)者136提供一種方式來(lái)估計(jì)(例如,建模)用于所提交的工作負(fù)載的工作負(fù)載資源使用簡(jiǎn)檔166并將提交的工作負(fù)載映射(124、132、140)到實(shí)際物理資源(144、146、148、150、160)。WPPI系統(tǒng)102應(yīng)用從屬關(guān)系規(guī)則122以確定資源到工作負(fù)載映射(140、122、132)以標(biāo)識(shí)滿足一個(gè)或多個(gè)功能(126、128)的最佳的和次佳的映射。例如,WPPI系統(tǒng)102使用模型(114、130、116)和從屬關(guān)系規(guī)則122來(lái)優(yōu)化滿足的工作負(fù)載的QoS保證126的數(shù)量,或者當(dāng)成本與每個(gè)工作負(fù)載相關(guān)聯(lián)時(shí),則優(yōu)化可以通過(guò)處理工作負(fù)載生成收益(例如,128)。優(yōu)化工作負(fù)載的數(shù)量可以包括相等地加權(quán)工作負(fù)載的優(yōu)先級(jí)值,或者基于可以通過(guò)執(zhí)行每個(gè)工作負(fù)載生成的收益加權(quán)工作負(fù)載的優(yōu)先級(jí)值(152),或者這兩者。WPPI系統(tǒng)102使用離線模式和在線模式在對(duì)分配的(140)提供方資源(144、146、148、150、160)進(jìn)行部署之前確定用于云消費(fèi)者的工作負(fù)載的優(yōu)化資源映射,并在運(yùn)行時(shí)期間作為響應(yīng)調(diào)整資源分配(124、132、140)、合并以及遷移決定。WPPI系統(tǒng)102執(zhí)行分析以訓(xùn)練一個(gè)或多個(gè)模型(例如,工作負(fù)載資源估計(jì)分析器114模型、性能干擾模型130、影響矩陣116、以及從屬關(guān)系規(guī)則122)以針對(duì)每個(gè)云消費(fèi)者提交的工作負(fù)載(118、120)確定最佳和次佳的資源映射(124、132、140)以用來(lái)滿足QoS保證126和/或提供方收益目標(biāo)(128)。代替基于服務(wù)器為中心的供應(yīng),工作負(fù)載資源估計(jì)分析器114模型標(biāo)識(shí)資源(例如,展現(xiàn)出某種特性、容量和/或能力的服務(wù)器)以滿足服務(wù)為中心的QoS度量126。WPPI系統(tǒng)102使用一個(gè)或多個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)云消費(fèi)者的工作負(fù)載的性質(zhì)和特性的變化,用戶的需求,和云資源可用性。工作負(fù)載資源估計(jì)分析器114模型提供一種能力,其根據(jù)基于監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)的資源使用來(lái)估計(jì)消費(fèi)者提交的工作負(fù)載(118、120)。工作負(fù)載資源估計(jì)分析器114模型將由云消費(fèi)者136提交的工作負(fù)載(118、120)在時(shí)間上(例如CPU、存儲(chǔ)器、磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò)的利用)表征為工作負(fù)載利用資源(例如資源使用度量168)。云提供方134可能預(yù)先不知道工作負(fù)載...
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