CN110932913B - 一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置。该方法及装置接收迁移策略计算请求；根据迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的环境配置信息；将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略；若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入案例库中，便于后续更新案例库，保证案例库中迁移策略的可靠性，本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置获取迁移策略的时间复杂度低，获取迁移策略的准确度和有效性高。

Description

一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置。

背景技术

云计算平台中资源虚拟化和与分布式计算一直是业界关注的热点，目前在云计算平台中，业界普遍采用将服务封装到虚拟机或容器中发布服务，这样的设计有利于云计算平台进行调度管理，实现负载均衡。

服务迁移的方法是期望将发布服务的虚拟机或容器迁移到网络中需求量较大的服务节点上去，而服务迁移的策略上，一些的前沿调度算法会选择强化学习或启发式算法来计算迁移策略，但这类算法往往需要大量的时间来求解，而在一些用户访问模式复杂多变的在线环境下，随着时间的迁移会导致求解得到的策略丧失时效性。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置，以至少解决现有服务迁移方法获取迁移策略的时间复杂度高的技术问题。

根据本发明的一实施例，提供了一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，包括以下步骤：

接收迁移策略计算请求；

根据迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的环境配置信息；

将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；

若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略；

若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入案例库中。

进一步地，该方法还包括：

实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据；

根据访问模式和资源配置数据，计算网络访问代价；

当网络访问代价大于或等于预先设置的迁移触发阈值时，则发出迁移策略计算请求。

进一步地，网络访问代价通过如下方式计算：

其中，cost(S^t)为网络访问代价，d_ik为在线网络拓扑中的每两个节点之间的距离长度，

为在t时刻各个服务节点i均存在的访问接入请求。

进一步地，该方法还包括：

对在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，得到呈周期变化规律的关键时间节点；

按照关键时间节点，定期发送迁移策略计算请求。

进一步地，将环境配置信息与预先设置的案例库中的案例进行匹配的步骤包括：

计算环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例中的案例配置信息之间的相似度；

获取相似度中数值最大的相似度作为最优相似度；

若最优相似度大于或等于预先设置的相似阈值，则最优相似度对应的案例配置信息与环境配置信息匹配成功；

若最优相似度小于预先设置的相似阈值，则环境配置信息匹配失败。

进一步地，该方法还包括：

获取预先收集的历史环境配置信息；

在离线环境中，离线构建每个历史配置信息的模拟历史环境；

使用策略求解器对历史配置信息中的历史访问模式进行策略求解，得到历史配置信息的基础迁移策略；

计算每个基础迁移策略的基础度量指数；

将小于或等于度量阈值的基础度量指数对应的基础迁移策略，作为有效迁移策略；

将有效迁移策略和与其对应的历史配置信息，作为案例，对应保存至案例库中。

进一步地，基础度量指数可以通过如下度量计算公式来获取：

其中，cost(S^t-1)为迁移前的网络访问代价，cost(S^t)为迁移后的网络访问代价，cost_mig(S^t-1,S^t)为服务迁移的代价，r_π为基础度量指数。

根据本发明的另一实施例，提供了一种基于案例库匹配的自适应服务迁移装置，包括：

请求接收模块，用于接收迁移策略计算请求；

配置获取模块，用于根据迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的环境配置信息；

信息匹配模块，用于将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；

策略索引模块，用于若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略；

信息求解模块，用于若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入案例库中。

进一步地，该装置还包括：

数据监控模块，用于实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据；

代价计算模块，用于根据访问模式和资源配置数据，计算网络访问代价；

请求发出模块，用于当网络访问代价大于或等于预先设置的迁移触发阈值时，则发出接收迁移策略计算请求。

进一步地，该装置还包括：

模式分析模块，用于对在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，得到呈周期变化规律的关键时间节点；

请求发送模块，用于按照关键时间节点，定期发送接收迁移策略计算请求。

本发明实施例中的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置，接收迁移策略计算请求，然后，根据迁移策略计算请求，及时在线环境中，获取在线动态环境提供的环境配置信息，进而，将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略，能够在在线动态环境中快速索引到迁移策略；若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，能够便于后续更新案例库，保证案例库中迁移策略的可靠性，本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置获取迁移策略的时间复杂度低，获取迁移策略的准确度和有效性高。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法的流程图；

图2为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法的触发迁移策略计算请求的流程图；

图3为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法的触发迁移策略计算请求的另一流程图；

图4为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法的环境配置信息进行匹配的流程图；

图5为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法的初始化案例库的流程图；

图6为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移装置的模块图；

图7为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移装置的触发迁移策略计算请求的模块图。

图8为本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移装置的触发迁移策略计算请求的另一模块图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明一实施例，提供了一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，参见图1，包括以下步骤：

S101：接收迁移策略计算请求。

在本实施例中，迁移策略计算请求是当在线动态环境中的环境配置信息满足一定的迁移触发条件时，所发出的对该环境配置信息进行迁移策略计算的请求。

其中，所述迁移策略计算请求具体可以是及时信息的形式，还可以是其他形式的请求，此处不作具体限制。

S102：根据迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的环境配置信息。

在本实施例中，环境配置信息是包含各个服务器接受请求的数量即访问模式、各个服务器上相关配置与拓扑关系。

具体地，在接收到迁移策略计算请求之后，为了响应该迁移策略计算请求，可以从在线动态环境中直接获取满足迁移触发条件的配置环境信息，以供后续根据该配置环境信息快速获取相适配的迁移策略。

S103：将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配。

在本实施例中，预先设置的案例库是用于缓存有效的迁移策略与历史环境配置信息构成的案例的数据库。

具体地，将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配具体可以是通过计算相似度或者进行遍历比对的方式进行匹配，还可以采用其他匹配方式，此处不作具体限制，匹配之后，能够得到相应的匹配结果，该匹配结果包括匹配成功和匹配失败。

S104：若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略。

具体地，由于在预先设置的案例库是用于缓存有效的迁移策略与历史环境配置信息构成的案例的数据库，在进行缓存时建立了有效的迁移策略与历史环境配置信息之间的索引关系，因此，当匹配成功时，则能够从案例库中快速索引到匹配成功案例中有效的迁移策略，能够节省在线动态计算迁移策略的时间，降低获取迁移策略的时间复杂度。

需要说明的是，为了保证案例库中的迁移策略的准确性和可靠性，本实施例通过将在线上环境中匹配成功的案例需要记录下来对应的环境配置信息，周期性在离线环境下重新计算更为准确的迁移策略更新到案例库中，因为通过匹配的得到的迁移策略只是近似的，因此需要对成功匹配的环境配置重新计算以提升匹配成功率。

S105：若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入案例库中。

在本实施例中，策略求解器具体可以包括强化学习或遗传算法等启发式算法，其中，该方法能够避免传统动态规划算法的高时间复杂度，能够求解最优或近似解。

具体地，由于在线动态环境与离线模拟环境不同，会受到外在发生的多元因素影响，产生案例库之外的环境配置，因此需要定期维护案例库更新存储对应的迁移策略，因此当匹配失败没有满足条件的案例时，需要将该匹配失败的环境配置信息重新经过策略求解器进行计算求解，保证迁移策略的有效性，同时得到的新的迁移策略与该环境配置信息组成新的案例更新到案例库中。

本发明实施例中的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，通过接收迁移策略计算请求，然后，根据迁移策略计算请求，及时在线环境中，获取在线动态环境提供的环境配置信息，进而，将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略，能够在在线动态环境中快速索引到迁移策略；若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，能够便于后续更新案例库，保证案例库中迁移策略的可靠性，本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置获取迁移策略的时间复杂度低，获取迁移策略的准确度和有效性高。

作为优选的技术方案中，参见图2，该方法还包括：

S201：实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据。

在本实施例中，在线网络拓扑是指用传输介质互连各种设备的物理布局，其中包括物理接线、节点或虚拟服务等，其中，每个节点随时间变化会收到不同数量的请求和不同访问方式，即网络拓扑中产生的访问模式，会产生与之相应的资源配置数据，以保证访问模式访问成功。

具体地，为了保证网络负载均衡，减轻网络负担，本实施例通过采用集中式监控管理实现实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据，以便于后续实现自动化的服务迁移，以减少路由代价，保证网络负载均衡。

S202：根据访问模式和资源配置数据，计算网络访问代价。

在本实施例中，访问代价是指从一个节点移到另一个节点的最短时间或最短距离，因此网络访问代价可以是时间总和或者最短距离总和。

具体地，根据步骤S201中获取到的访问模式和资源配置数据，计算网络访问代价，具体可以通过计算在线网络拓扑中的每两个节点之间的最短时间或最短距离来得到，还可以通过其他方式，此处不作具体限制；计算网络访问代价能够便于后续根据该网络访问代价，确定该该网络访问代价对应的服务节点上的服务情况，以自适应进行迁移策略计算，能够在一定程度上保证获取迁移策略的效率，保证网络负载均衡。

S203：当网络访问代价大于或等于预先设置的迁移触发阈值时，则发出迁移策略计算请求。

具体地，通过将在步骤S202中计算得到的网络访问代价与预先设置的迁移触发阈值进行比较，当该网络代价的数值大于或等于该迁移触发阈值，可以理解为该网络访问代价对应的访问模式和资源配置数据满足计算的迁移策略的触发条件，则可以发出迁移策略计算请求。

在本实施例中，通过预先设定迁移触发阈值，通过集中式管理实时监控整个在线网络拓扑的访问模式与资源配置数据的情况，然后通过计算网络访问代价，当代价超过给定阈值时，则触发迁移算法来计算出迁移策略，能够保证计算迁移策略的实时性。

作为优选的技术方案中，资源配置数据包括在线网络拓扑中的n个节点，k个虚拟服务，访问模式包括在t时刻各个服务节点i均存在访问接入请求

以及在线网络拓扑的请求集合

网络访问代价通过如下方式计算：

其中，cost(S^t)为网络访问代价，d_ik为在线网络拓扑中的每两个节点之间的距离长度，

为在t时刻各个服务节点i均存在的访问接入请求。

具体地，当根据步骤S201中获取到资源配置数据包括在线网络拓扑中的n个节点，k个虚拟服务，访问模式包括在t时刻各个服务节点i均存在访问接入请求

以及在线网络拓扑的请求集合

时，网络中每两个节点之间的最短距离可以使用最短路径算法计算出来，定义节点i和k之间的最短访问代价路径长度为d_ik，因此，对于网络中单台服务器的访问代价，可以将其定义为该服务器上请求数量乘以到其最近的虚拟机位置的最短路径长度d，而整个网络的访问代价就可以定义为每台服务器上的访问代价之和，即可以通过上述公式进行计算网络访问代价。

作为优选的技术方案中，参见图3，该方法还包括：

S301：对在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，得到呈周期变化规律的关键时间节点。

在本实施例中，关键时间节点是能够直观反映在线网络拓扑的访问模式呈周期性变化规律的突出的有效时间节点。

具体地，对在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，具体可以是对获取到的访问模式进行波形图分析或折线图分析，以获取能够直观反映在线网络拓扑的访问模式呈周期性变化规律的突出的有效时间节点，作为关键时间点，还可以根据实际应用需求采用其他分析方式，此处不作具体限制。

S302：按照关键时间节点，定期发送迁移策略计算请求。

具体地，按照步骤S301中获取到的关键时间节点，定期发送迁移策略计算请求，以保证后续计算迁移策略的时效性和稳定性。

在本实施例中，通过对线上网络访问模式进行分析，寻找周期性变化规律，然后选取其中关键时间节点定期触发计算迁移策略，能够实现自动化计算迁移策略，保证计算迁移策略的时效性和稳定性。

作为优选的技术方案中，参见图4，将环境配置信息与预先设置的案例库中的案例进行匹配的步骤包括：

S401：计算环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例中的案例配置信息之间的相似度。

具体地，当在线环境中被触发需要计算迁移策略的时候，本实施例通过将在线动态环境提供的环境配置信息与案例库中的案例进行匹配，而索引方式则是采用环境的配置信息与案例库中的配置信息计算相似度，相似度算法计算方式具体可以是根据配置信息的具体特征来选择合适的度量方式，例如平均绝对值距离，余弦相似度等。

S402：获取相似度中数值最大的相似度作为最优相似度。

具体地，获取相似度中数值最大的相似度作为最优相似度具体可以是通过将在步骤S401中获取到的相似度进行两两比较选其大的值，直至选出最大的数值对应的相似度，作为最优相似度，可以理解为该最优相似度对应的案例配置信息与该环境配置信息最相似，以便于后续进一步确定是否匹配成功。

S403：若最优相似度大于或等于预先设置的相似阈值，则最优相似度对应的案例配置信息与环境配置信息匹配成功。

具体地，由于在匹配最相似的案例的同时需要增加阈值约束，只有当相似度满足一定条件才可以匹配成功，这样能够防止案例库案例不足时导致索引案例与该环境配置信息不匹配的问题，因此，本实施例通过将步骤S402中获取到的最优相似度与预先设置的相似阈值进行数值比较，当最优相似度大于或等于预先设置的相似阈值时，则可以理解为最优相似度对应的案例配置信息满足匹配条件，即最优相似度对应的案例配置信息与环境配置信息匹配成功。

其中，预先设置的相似阈值即相似度衡量指标，需要根据应用场景选择，此处不作具体限制。

S404：若最优相似度小于预先设置的相似阈值，则环境配置信息匹配失败。

具体地，通过将步骤S402中获取到的最优相似度与预先设置的相似阈值进行数值比较，当最优相似度小于预先设置的相似阈值时，则可以理解为最优相似度对应的案例配置信息不满足匹配条件，即最优相似度对应的案例配置信息与环境配置信息匹配失败。

本实施例通过根据环境配置信息与案例库中的配置信息进行相似度匹配，当相似度达到给定阈值时，则直接调用案例库中的迁移策略，能够在一定程度上减少计算迁移策略的时间复杂度，保证迁移策略的可靠性。

作为优选的技术方案中，参见图5，该方法还包括：

由于采用动态规划法求解时间复杂度过高，难以求解大规模复杂的网络结构下的迁移策略；强化学习与启发式算法均需要时间来训练求解，采用在线求解的方式难以保证迁移策略的时效性，而离线方式使用历史数据训练的模型又难以应对时空域复杂多变的动态环境，当出现历史数据中没有的环境状态时，算法产生的迁移策略将不具备可靠性；使用局部信息的求解方式只考虑邻居节点单向移动，虽然加快策略求解速度，但是最终得到的迁移策略难以保证其有效性；因此本实施例通过离线构建案例库，在案例库中缓存有效的迁移策略与历史环境配置信息构成的案例，能够在一定程度上减少计算迁移策略的时间复杂度，保证迁移策略的可靠性和有效性，因此初始化案例库可以通过如下步骤来实现：

S501：获取预先收集的历史环境配置信息；

在本实施例中，预先收集的历史环境配置信息是指在真实环境中，随机抽取的已发生并服务过的配置信息，其中，历史环境配置信息中包含各个服务器接受请求的数量即访问模式、各个服务器上相关配置与拓扑关系，后续可以通过该历史配置环境信息区分不同服务状态，避免因为配置异构时原有的迁移策略不合适。

具体地，获取预先收集的历史环境配置信息具体可以是通过存储地址，获取存储地址对应的历史环境配置信息，或者是通过其他获取方式，此处不作具体限制。

S502：在离线环境中，离线构建每个历史配置信息的模拟历史环境。

具体地，由于在现实生活中，对于特定的服务用户的访问模式时，具有一定的时序关系的，访问模式存在着周期性变化；因此本实施例通过从真实环境进行数据采样，得到访问模式历史周期性变化的数据，即历史配置信息，使用这些历史配置信息在离线环境下构建模拟历史环境，以保证后续计算出的迁移策略的真实性和有效性。

S503：使用策略求解器对历史配置信息中的历史访问模式进行策略求解，得到历史配置信息的基础迁移策略。

具体地，本实施例通过将现有算法集成进计算流程，作为策略求解器，能够在一定程度上保证了求解得到迁移策略的质量，然后，通过使用策略求解器中的算法对历史配置信息中的历史访问模式进行策略求解，能够得到历史配置信息的基础迁移策略，为了保证存入案例库中的迁移策略的可靠性，还需要对该基础迁移策略的有效性进行进一步确认。

S504：计算每个基础迁移策略的基础度量指数。

具体地，案例的有效性需要根据环境的反馈来评估，在本实施中迁移策略的有效性可以通过计算每个基础迁移策略的基础度量指数来评价基础迁移策略的优劣。

S505：将小于或等于度量阈值的基础度量指数对应的基础迁移策略，作为有效迁移策略。

具体地，为了进一步保证基础迁移策略的有效性，可以根据实际需要，增加新的特征与度量指标，即选择一个合适的度量阈值来保证迁移策略的有效性，具体可以是通过将在步骤S504中获取到的基础度量指数与预先设置的度量阈值进行数值比较，然后，将小于或等于度量阈值的基础度量指数对应的基础迁移策略，作为有效迁移策略。

S506：将有效迁移策略和与其对应的历史配置信息，作为案例，对应保存至案例库中。

作为优选的技术方案中，基础度量指数可以通过如下度量计算公式来获取：

其中，cost(S^t-1)为迁移前的网络访问代价，cost(S^t)为迁移后的网络访问代价，cost_mig(S^t-1,S^t)为服务迁移的代价，r_π为基础度量指数。

需要说明的是，迁移前的网络访问代价，迁移后的网络访问代价以及服务迁移的代价均可以通过网络代价的计算公式进行获取。

在本实施例中，若只考虑访问代价为度量指标的朴素情况，我们就可以使用迁移前后的访问代价做差来度量迁移策略的好坏。因此在简化场景下，迁移策略的评价指标，即度量指数可定义为迁移之前的访问代价减去迁移之后网络的访问代价与服务迁移的代价，可理解为网络访问代价经过迁移之后下降的幅度，因此可以用来度量迁移策略的优劣。

实施例2

根据本发明的另一实施例，提供了一种基于案例库匹配的自适应服务迁移装置，参见图6，包括：

请求接收模块100，用于接收迁移策略计算请求；

配置获取模块200，用于根据迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的环境配置信息；

信息匹配模块300，用于将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；

策略索引模块400，用于若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略；

信息求解模块500，用于若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入案例库中。

本发明实施例中的基于案例库匹配的自适应服务迁移装置，接收迁移策略计算请求，然后，根据迁移策略计算请求，及时在线环境中，获取在线动态环境提供的环境配置信息，进而，将环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；若匹配成功，则从案例库中索引到匹配案例中的迁移策略，能够在在线动态环境中快速索引到迁移策略；若匹配失败，则将环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，能够便于后续更新案例库，保证案例库中迁移策略的可靠性，本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置获取迁移策略的时间复杂度低，获取迁移策略的准确度和有效性高。

作为优选的技术方案中，参见图7，该装置还包括：

数据监控模块701，用于实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据；

代价计算模块702，用于根据访问模式和资源配置数据，计算网络访问代价；

请求发出模块703，用于当网络访问代价大于或等于预先设置的迁移触发阈值时，则发出迁移策略计算请求。

作为优选的技术方案中，参见图8，该装置还包括：

模式分析模块801，用于对在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，得到呈周期变化规律的关键时间节点；

请求发送模块802，用于按照关键时间节点，定期发送迁移策略计算请求。

与现有的服务迁移方法相比，本发明基于案例库匹配的自适应服务迁移方法及装置的优点在于：

1.离线环境周期性利用策略求解器求解迁移策略，周期性更新案例库，保证迁移策略的有效性和准确性；

2.通过离线缓存有效历史迁移策略和在线动态快速索引有效迁移策略的相互配合，能够在一定程度上节省实时动态计算迁移策略的时间，即获取迁移策略的时间复杂度低；

3.减少在线动态环境实时计算迁移策略的环境复杂度的影响，保证获取迁移策略的准确度和有效性高。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，其特征在于，包括以下步骤：

接收迁移策略计算请求；

根据所述迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的历史环境配置信息；

将所述历史环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；

若匹配成功，则从所述案例库中索引到匹配案例中的迁移策略；

若匹配失败，则将所述历史环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入所述案例库中；

在所述接收迁移策略计算请求的步骤之前，所述基于案例库匹配的自适应服务迁移方法还包括：

获取预先收集的历史环境配置信息；

在离线环境中，离线构建每个所述历史环境配置信息的模拟历史环境；

使用所述策略求解器对所述历史环境配置信息中的历史访问模式进行策略求解，得到所述历史环境配置信息的基础迁移策略；

计算每个所述基础迁移策略的基础度量指数；

将小于或等于度量阈值的基础度量指数对应的基础迁移策略，作为有效迁移策略；

将所述有效迁移策略和与其对应的所述历史环境配置信息，作为所述案例，对应保存至所述案例库中。

2.根据权利要求1所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，其特征在于，在所述接收迁移策略计算请求的步骤之前，所述基于案例库匹配的自适应服务迁移方法还包括：

实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据；

根据所述访问模式和所述资源配置数据，计算网络访问代价；

当所述网络访问代价大于或等于预先设置的迁移触发阈值时，则发出所述迁移策略计算请求。

3.根据权利要求2所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，其特征在于，所述资源配置数据包括所述在线网络拓扑中的n个节点，k个虚拟服务，所述访问模式包括在t时刻各个服务节点i均存在访问接入请求

以及所述在线网络拓扑的请求集合

所述网络访问代价通过如下方式计算：

其中，cost(S^t)为所述网络访问代价，d_ik为所述在线网络拓扑中的每两个节点之间的距离长度，所述

为在t时刻各个服务节点i均存在的访问接入请求。

4.根据权利要求2所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，其特征在于，在所述接收迁移策略计算请求的步骤之前，所述基于案例库匹配的自适应服务迁移方法还包括：

对所述在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，得到呈周期变化规律的关键时间节点；

按照所述关键时间节点，定期发送所述迁移策略计算请求。

5.根据权利要求1所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，其特征在于，所述将所述历史环境配置信息与预先设置的案例库中的案例进行匹配的步骤包括：

计算所述历史环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例中的案例配置信息之间的相似度；

获取所述相似度中数值最大的相似度作为最优相似度；

若所述最优相似度大于或等于预先设置的相似阈值，则所述最优相似度对应的案例配置信息与所述历史环境配置信息匹配成功；

若所述最优相似度小于预先设置的相似阈值，则所述历史环境配置信息匹配失败。

6.根据权利要求5所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移方法，其特征在于，所述基础度量指数可以通过如下度量计算公式来获取：

其中，cost(S^t-1)为迁移前的网络访问代价，cost(S^t)为迁移后的网络访问代价，cost_mig(S^t-1,S^t)为服务迁移的代价，r_π为所述基础度量指数。

7.一种利用权利要求1所述基于案例库匹配的自适应服务迁移方法的基于案例库匹配的自适应服务迁移装置，其特征在于，包括：

请求接收模块，用于接收迁移策略计算请求；

配置获取模块，用于根据所述迁移策略计算请求，获取在线动态环境提供的历史环境配置信息；

信息匹配模块，用于将所述历史环境配置信息与预先设置的案例库中的每个案例进行匹配；

策略索引模块，用于若匹配成功，则从所述案例库中索引到匹配案例中的迁移策略；

信息求解模块，用于若匹配失败，则将所述历史环境配置信息发送至策略求解器中进行求解，并将求解得到的有效案例存入所述案例库中。

8.根据权利要求7所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据监控模块，用于实时监控在线网络拓扑的访问模式和资源配置数据；

代价计算模块，用于根据所述访问模式和所述资源配置数据，计算网络访问代价；

请求发出模块，用于当所述网络访问代价大于或等于预先设置的迁移触发阈值时，则发出所述迁移策略计算请求。

9.根据权利要求8所述的基于案例库匹配的自适应服务迁移装置，其特征在于，所述装置还包括：

模式分析模块，用于对所述在线网络拓扑的访问模式进行周期变化规律分析，得到呈周期变化规律的关键时间节点；

请求发送模块，用于按照所述关键时间节点，定期发送所述迁移策略计算请求。

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