一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法。包括如下步驟：云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的入口處攔截所有的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，并記錄活動(dòng)的虛擬機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0?24h內(nèi)的訪問量；云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輸出訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，進(jìn)入客戶端。本發(fā)明通過對(duì)訪問高峰的主動(dòng)負(fù)載預(yù)測(cè)，云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠在高峰訪問到達(dá)之前開啟足夠的資源進(jìn)行負(fù)載均衡，從被動(dòng)模式轉(zhuǎn)為主動(dòng)模式，擺脫了系統(tǒng)產(chǎn)生的響應(yīng)滯后、穩(wěn)定性不足等情況，真正實(shí)現(xiàn)了資源調(diào)度的智能化和自動(dòng)化；基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)訪問量進(jìn)行增量判定的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高了計(jì)算機(jī)服務(wù)器的資源分配和應(yīng)急處理效果。
【專利說明】
一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)訪問技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]云計(jì)算平臺(tái)可以劃分為3類:以數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為主的存儲(chǔ)型云平臺(tái)，以數(shù)據(jù)處理為主的計(jì)算型云平臺(tái)以及計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理兼顧的綜合云計(jì)算平臺(tái)。現(xiàn)代計(jì)算機(jī)在社會(huì)生活中扮演著非常重要的角色，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，越來越大的集群應(yīng)用系統(tǒng)投入到使用中，不同用戶間需要實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一存儲(chǔ)、資源共享，這對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)提出了新的要求，不同用戶可能在同一時(shí)間對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問，探求一種對(duì)數(shù)據(jù)讀寫并發(fā)性以及網(wǎng)絡(luò)流量的分擔(dān)協(xié)調(diào)的機(jī)制，對(duì)現(xiàn)代大型集群滿足多用戶、高并發(fā)的訪問需求具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
[0003]網(wǎng)站云調(diào)度的核心是虛擬機(jī)調(diào)度器，向下對(duì)各種資源的操作均通過虛擬機(jī)管理器來實(shí)現(xiàn)的，使用統(tǒng)一的管理接口和數(shù)據(jù)交換格式，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的狀態(tài)收集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、監(jiān)控等，向上提供所有可用的數(shù)據(jù)，由業(yè)務(wù)處理單元進(jìn)行相關(guān)處理，并與Web控制臺(tái)進(jìn)行交互。一般而言，為了提高虛擬機(jī)的利用率，虛擬機(jī)管理器實(shí)時(shí)監(jiān)控所有正在運(yùn)行的虛擬機(jī)的狀態(tài)，并且基于請(qǐng)求對(duì)所有活動(dòng)的虛擬機(jī)的資源消耗最大的條件，選擇得到目前最合適處理的虛擬機(jī)處理入口處的訪問請(qǐng)求。然而，使用提高虛擬機(jī)的利用率的調(diào)度策略雖然可以有效提高虛擬機(jī)的利用率，但當(dāng)云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)入的高峰訪問期間，該策略就難以及時(shí)應(yīng)答終端10的訪問請(qǐng)求，出現(xiàn)“癱瘓”的狀態(tài)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，通過對(duì)訪問高峰的主動(dòng)負(fù)載預(yù)測(cè)，云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠在高峰訪問到達(dá)之前開啟足夠的資源進(jìn)行負(fù)載均衡，從被動(dòng)模式轉(zhuǎn)為主動(dòng)模式，擺脫了系統(tǒng)產(chǎn)生的響應(yīng)滯后、穩(wěn)定性不足等情況。
[0005]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的:
[0006]本發(fā)明為一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，包括如下步驟:
[0007]SSl云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的入口處攔截所有的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，并記錄活動(dòng)的虛擬機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；
[0008]SS2根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量；
[0009]SS3當(dāng)訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)大于或者等于一設(shè)定值I，則發(fā)出創(chuàng)建虛擬機(jī)的指令并且根據(jù)所述活動(dòng)的虛擬機(jī)實(shí)例的運(yùn)行數(shù)據(jù)選擇資源占用最少的虛擬機(jī)實(shí)例作為處理請(qǐng)求的目標(biāo)虛擬機(jī)返回給入口處進(jìn)行處理;進(jìn)行步驟SSl，并將設(shè)定值I加倍到設(shè)定值N;
[0010]其中，N=l，2，3……,N；
[0011]SS4當(dāng)訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)小于該設(shè)定值N時(shí)，則進(jìn)行步驟SS5;
[0012 ] SS5云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輸出訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，進(jìn)入客戶端。
[0013]優(yōu)選地，所述SS2根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量的具體步驟是:
[0014]步驟一，以IS為單位時(shí)間，在0-60S內(nèi)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值為Ql，Q2，Q3，……，Q60;
[0015]步驟二，根據(jù)數(shù)值點(diǎn)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的增量預(yù)測(cè)出云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量。
[0016]優(yōu)選地，所述步驟二，根據(jù)數(shù)值點(diǎn)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的增量預(yù)測(cè)出云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0-24h內(nèi)的訪問量中的增量為在0-60s內(nèi)的時(shí)間梯度中，相鄰兩訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的差值P1，P2，P3，……，P30的梯度增量。
[0017]優(yōu)選地，所述梯度增量的距離越遠(yuǎn)，數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)值越小;權(quán)值依據(jù)最小距離分類法進(jìn)行選定O
[0018]本發(fā)明具有以下有益效果:
[0019]1、本發(fā)明通過對(duì)訪問高峰的主動(dòng)負(fù)載預(yù)測(cè)，云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠在高峰訪問到達(dá)之前開啟足夠的資源進(jìn)行負(fù)載均衡，從被動(dòng)模式轉(zhuǎn)為主動(dòng)模式，擺脫了系統(tǒng)產(chǎn)生的響應(yīng)滯后、穩(wěn)定性不足等情況，真正實(shí)現(xiàn)了資源調(diào)度的智能化和自動(dòng)化。
[0020]2、本發(fā)明通過基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)訪問量進(jìn)行增量判定的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高了計(jì)算機(jī)服務(wù)器的資源分配和應(yīng)急處理效果。
[0021]當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。
【附圖說明】
[0022]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0023]圖1為本發(fā)明的一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0025]請(qǐng)參閱圖1所示，本發(fā)明為一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，包括如下步驟:
[0026]SSl云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的入口處攔截所有的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，并記錄活動(dòng)的虛擬機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)；
[0027]SS2根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量;關(guān)于對(duì)訪問量的預(yù)測(cè)，一般是通過樣本出發(fā)尋找規(guī)律，并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如可以是SVM(Support Vector Machine，支持向量機(jī))算法有效克服了樣本分布、冗余特征、過度擬合等缺點(diǎn)，具有很好的泛化能力，在穩(wěn)定性上占有優(yōu)勢(shì)。然而，令人失望的是，SVM在大數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練收斂速度較慢，需要大量的存儲(chǔ)資源和強(qiáng)大計(jì)算能力成為其致命弱點(diǎn)。而貝葉斯、線性分類、決策樹和KNN等方法能力相對(duì)較弱，但它們的模型簡單、效率高。此外，也可以使用KNN(K最近鄰分類算法)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，優(yōu)選使用帶權(quán)KNN方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0028]SS3當(dāng)訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)大于或者等于一設(shè)定值I，則發(fā)出創(chuàng)建虛擬機(jī)的指令并且根據(jù)所述活動(dòng)的虛擬機(jī)實(shí)例的運(yùn)行數(shù)據(jù)選擇資源占用最少的虛擬機(jī)實(shí)例作為處理請(qǐng)求的目標(biāo)虛擬機(jī)返回給入口處進(jìn)行處理;進(jìn)行步驟SSl，并將設(shè)定值I加倍到設(shè)定值N;
[0029]其中，N=l，2，3……,N；
[°03°] SS4當(dāng)訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)小于該設(shè)定值N時(shí)，則進(jìn)行步驟SS5;
[0031 ] SS5云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輸出訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，進(jìn)入客戶端。
[0032]其中，SS2根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量的具體步驟是:
[0033]步驟一，以Is為單位時(shí)間，在0-60s內(nèi)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值為Ql，Q2，Q3，……，Q60;
[0034]步驟二，根據(jù)數(shù)值點(diǎn)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的增量預(yù)測(cè)出云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量。
[0035]其中，步驟二，根據(jù)數(shù)值點(diǎn)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的增量預(yù)測(cè)出云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量中的增量為在0-60s內(nèi)的時(shí)間梯度中，相鄰兩訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的差值Pl，P2，P3，……，P30的梯度增量。
[0036]其中，梯度增量的距離越遠(yuǎn)，數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)值越小;權(quán)值依據(jù)最小距離分類法進(jìn)行選定。
[0037]值得注意的是，上述系統(tǒng)實(shí)施例中，所包括的各個(gè)單元只是按照功能邏輯進(jìn)行劃分的，但并不局限于上述的劃分，只要能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的功能即可；另外，各功能單元的具體名稱也只是為了便于相互區(qū)分，并不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0038]另外，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述各實(shí)施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，相應(yīng)的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)，如R0M/RAM、磁盤或光盤等。
[0039]以上公開的本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例只是用于幫助闡述本發(fā)明。優(yōu)選實(shí)施例并沒有詳盡敘述所有的細(xì)節(jié)，也不限制該發(fā)明僅為所述的【具體實(shí)施方式】。顯然，根據(jù)本說明書的內(nèi)容，可作很多的修改和變化。本說明書選取并具體描述這些實(shí)施例，是為了更好地解釋本發(fā)明的原理和實(shí)際應(yīng)用，從而使所屬技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員能很好地理解和利用本發(fā)明。本發(fā)明僅受權(quán)利要求書及其全部范圍和等效物的限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，其特征在于，包括如下步驟: SSl云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的入口處攔截所有的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，并記錄活動(dòng)的虛擬機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)； SS2根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0-24h內(nèi)的訪問量； SS3當(dāng)訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)大于或者等于一設(shè)定值I，則發(fā)出創(chuàng)建虛擬機(jī)的指令并且根據(jù)所述活動(dòng)的虛擬機(jī)實(shí)例的運(yùn)行數(shù)據(jù)選擇資源占用最少的虛擬機(jī)實(shí)例作為處理請(qǐng)求的目標(biāo)虛擬機(jī)返回給入口處進(jìn)行處理;進(jìn)行步驟SSl，并將設(shè)定值I加倍到設(shè)定值N; 其中，N=l，2，3……，N; SS4當(dāng)訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)小于該設(shè)定值N時(shí)，則進(jìn)行步驟SS5 ； SS5云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)輸出訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)，進(jìn)入客戶端。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，其特征在于，所述SS2根據(jù)所述訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所述云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0-24h內(nèi)的訪問量的具體步驟是: 步驟一，以Is為單位時(shí)間，在0-60s內(nèi)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值為Ql，Q2，Q3，……，Q60; 步驟二，根據(jù)數(shù)值點(diǎn)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的增量預(yù)測(cè)出云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，其特征在于，所述步驟二，根據(jù)數(shù)值點(diǎn)的訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的增量預(yù)測(cè)出云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在0_24h內(nèi)的訪問量中的增量為在0-60 s內(nèi)的時(shí)間梯度中，相鄰兩訪問請(qǐng)求數(shù)據(jù)值的差值PI，P2，P3，……，P30的梯度增量。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于云計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高峰訪問的方法，其特征在于，所述梯度增量的距離越遠(yuǎn)，數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的權(quán)值越小;權(quán)值依據(jù)最小距離分類法進(jìn)行選定。
【文檔編號(hào)】H04L29/08GK106027685SQ201610624989
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年8月2日
【發(fā)明人】李小偉
【申請(qǐng)人】合肥奇也信息科技有限公司