CN104216786A - 一种基于云海监控的资源分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于云海监控的资源分配方法，基于历史数据构建的数学模型；资源分配模块；其中，基于历史数据构建的数学模型是指根据每位用户历史的资源申请类型和大小，来分析构建每一位用户的数学模型；资源分配模块是指从用户申请，申请数据计算判断，配置中心分配资源满足用户需求的整个流程。本发明的一种基于云海监控的资源分配方法和现有技术相比，通过监视统计模块实时统计每个用户的资源使用情况，然后通过数据中心构建每位用户的数学模型，配置中心会根据预算结果默认为用户预留出资源，以此来满足用户申请时可以最快速度的提供；而且本发明还具有设计合理、使用方便等特点，因而，具有很好的使用价值。
Description
技术领域
本发明具体地说是一种基于云海监控的资源分配方法。
背景技术
云资源的调度系统很大程度上决定云计算资源管理系统的有效性和可接受性，现在主要的调度策略可以分为性能优先、成本优先两类。其中性能优先有：FCFS(先来先服务)、负载均衡等策略；成本优先有：提高整体利用率、最大化利润、最小化运营成本等策略；这些策略均是考虑最大化的满足用户的需求，同时实现资源的最大利用率。
但是目前这些调度策略均是等到用户发出申请，申请指令到达系统管理中心之后，系统管理中心才根据需求来管理和分配可用的资源，来保证负载均衡。先收到需求再去利用调度算法来计算分配资源，执行调度，会导致响应用户需求时间的延缓。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于云海监控的资源分配方法。
本发明的技术方案是按以下方式实现的，其结构主要包括：
基于历史数据构建的数学模型；资源分配模块；
其中，基于历史数据构建的数学模型是指根据每位用户历史的资源申请类型和大小，来分析构建每一位用户的数学模型；
资源分配模块是指从用户申请，申请数据计算判断，配置中心分配资源满足用户需求的整个流程；
基于历史数据构建的数学模型描述如下：
在云计算服务模式结构里面，数据中心可以通过用户的历史数据构建出每位用户的数据模型，我们可以设想大多数的用户在大部分时间内资源使用情况呈比较稳定状态，然后可以预算出该用户接下来申请的资源类型和大小范围，系统资源配置中心会先按照预算得出的结果预留出资源，然后再去分配其他的可用资源；
根据每位用户申请的资源类型和大小的N条历史记录，我们可以为其构建数学模型。此处我们设N=10，针对该用户申请的每一种资源，提取该用户前10次的申请数据，因为n个数据的数学模型最高项为n-1，构建n-1次方程，得出对应系数，即Y=axn-1+bxn-2+…，将x=11带入该公式，预算出该用户该资源的下一次申请量范围。将此预算数据传递给配置中心，为该用户预留出资源；
当该用户发出该种资源的第11次申请，通过监控模块传递给数据中心作比较，可能出现结果如下：
（1）申请数据落在预算结果范围之内，则将此信息传递给配置中心，给该用户直接分配预留资源，得到对用户申请请求的最快速反应；
（2）申请数据大于预算范围，则数据中心计算出缺少的资源数量，并将结果反馈给配置中心，配置中心启用调度策略分配所需的资源以及预留资源给该用户；
（3）申请数据小于预算范围，则数据中心计算出多余的预留资源数量，并将结果反馈给配置中心，配置中心将申请数据分配给用户，并且将多余的资源纳入所有未分配可用资源池中。
本发明的优点是：
本发明的一种基于云海监控的资源分配方法和现有技术相比，通过监视统计模块实时统计每个用户的资源使用情况，然后通过数据中心构建每位用户的数学模型，配置中心会根据预算结果默认为用户预留出资源，以此来满足用户申请时可以最快速度的提供；而且本发明还具有设计合理、使用方便等特点，因而，具有很好的使用价值。
附图说明
图１为申请资源分配的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种基于云海监控的资源分配方法作以下详细说明。
如图1所示，本发明的一种基于云海监控的资源分配方法，体系结构主要包括：
基于历史数据构建的数学模型（1）；资源分配模块（2）。
其中，基于历史数据构建的数学模型（1）是指根据每位用户历史的资源申请类型和大小，来分析构建每一位用户的数学模型。
资源分配模块（2）是指从用户申请，申请数据计算判断，配置中心分配资源满足用户需求的整个流程。
1、基于历史数据构建的数学模型描述如下：
在云计算服务模式结构里面，数据中心可以通过用户的历史数据构建出每位用户的数据模型，我们可以设想大多数的用户在大部分时间内资源使用情况呈比较稳定状态（当然这只是一般规律），然后可以预算出该用户接下来申请的资源类型和大小范围，系统资源配置中心会先按照预算得出的结果预留出资源，然后再去分配其他的可用资源。
根据每位用户申请的资源类型和大小的N条历史记录，我们可以为其构建数学模型。此处我们设N=10，针对该用户申请的每一种资源，提取该用户前10次的申请数据，因为n个数据的数学模型最高项为n-1，构建n-1次方程，得出对应系数（a.b.c…），即Y=axn-1+bxn-2+…，将x=11带入该公式，预算出该用户该资源的下一次申请量范围。将此预算数据传递给配置中心，为该用户预留出资源。
当该用户发出该种资源的第11次申请，通过监控模块传递给数据中心作比较，可能出现结果如下：
（1）申请数据落在预算结果范围之内，则将此信息传递给配置中心，给该用户直接分配预留资源，得到对用户申请请求的最快速反应；
（2）申请数据大于预算范围，则数据中心计算出缺少的资源数量，并将结果反馈给配置中心，配置中心启用调度策略分配所需的资源以及预留资源给该用户；
（3）申请数据小于预算范围，则数据中心计算出多余的预留资源数量，并将结果反馈给配置中心，配置中心将申请数据分配给用户，并且将多余的资源纳入所有未分配可用资源池中。
具体的实施方式如下：
（1）用户通过用户交互中心提交需求申请的资源类型和大小；
（2）申请数据到达监控模块，留下数据记录，并且将申请数据传递给数据中心；
（3）数据中心将新申请数据与通过前10次申请历史构建数学模型得到的预算结果作比较，然后将比较结果传递给配置中心；
（4）配置中心根据三种比较结果，进行不同的处理，然后完成申请资源的分配，满足用户申请需求。
本发明的一种基于云海监控的资源分配方法其加工制作非常简单方便，按照说明书附图所示即可加工。
除说明书所述的技术特征外，均为本专业技术人员的已知技术。
Claims (1)
1.一种基于云海监控的资源分配方法，其特征在于结构主要包括：
基于历史数据构建的数学模型；资源分配模块；
其中，基于历史数据构建的数学模型是指根据每位用户历史的资源申请类型和大小，来分析构建每一位用户的数学模型；
资源分配模块是指从用户申请，申请数据计算判断，配置中心分配资源满足用户需求的整个流程；
基于历史数据构建的数学模型描述如下：
在云计算服务模式结构里面，数据中心可以通过用户的历史数据构建出每位用户的数据模型，我们可以设想大多数的用户在大部分时间内资源使用情况呈比较稳定状态，然后可以预算出该用户接下来申请的资源类型和大小范围，系统资源配置中心会先按照预算得出的结果预留出资源，然后再去分配其他的可用资源；
根据每位用户申请的资源类型和大小的N条历史记录，我们可以为其构建数学模型；此处我们设N=10，针对该用户申请的每一种资源，提取该用户前10次的申请数据，因为n个数据的数学模型最高项为n-1，构建n-1次方程，得出对应系数，即Y=axn-1+bxn-2+…，将x=11带入该公式，预算出该用户该资源的下一次申请量范围；将此预算数据传递给配置中心，为该用户预留出资源；
当该用户发出该种资源的第11次申请，通过监控模块传递给数据中心作比较，可能出现结果如下：
（1）申请数据落在预算结果范围之内，则将此信息传递给配置中心，给该用户直接分配预留资源，得到对用户申请请求的最快速反应；
（2）申请数据大于预算范围，则数据中心计算出缺少的资源数量，并将结果反馈给配置中心，配置中心启用调度策略分配所需的资源以及预留资源给该用户；
（3）申请数据小于预算范围，则数据中心计算出多余的预留资源数量，并将结果反馈给配置中心，配置中心将申请数据分配给用户，并且将多余的资源纳入所有未分配可用资源池中。
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