云动态管理方法及装置的制造方法

云动态管理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机领域的云管理技术，尤其涉及一种云动态管理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 云系统是指将计算分布在大量的分布式计算机上完成的系统，使用云系统平台可 W通过网络为用户提供信息服务一云服务。
[0003] 相对于传统的软件形态，云系统中的云计算具有松散禪合、随需应变、成本可控、 资源虚拟、异构协同等显著的优势，使其更适应现金的电子商务、柔性制造、移动互联网等 应用。云计算包含两个方面：一是底层构建的云系统平台基础设施，是用来构建上层应用程 序的基础；二是构建在所述基础平台之上的云系统应用程序。
[0004] 云系统本身属于一个新兴技术领域，相关的技术、理论和方法还处于成长期，现有 的云资源管理技术，存在诸多不足，如由于现有的云资源(具体laaS系统中的物理机）运行 时，多是在系统探明访问负载增加或减少之后，才做出增加或减少虚拟机资源的决策，具有 明显的滞后性，无法应对负载激增或剧减的情况，管理效率和管理精度都很低。

【发明内容】

[0005] 为解决上述问题，本发明在于提供一种能提高云系统对云管理的效率W及管理的 精确度的云动态管理方法及装置。
[0006] 为达到上述目的，本发明的技术方案是该样实现的：
[0007] 本发明第一方面提供一种云动态管理方法，所述方法包括：
[0008] 获取云系统的负载信息，所述负载信息包括第一负载序列；
[0009] 判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化规律的异常 负载值；
[0010] 若存在，根据所述第一负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出 替换所述异常负载值的替换负载值；
[0011] 将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常负载值形成第二负载序列；
[0012] 根据所述第二负载序列进行云管理。
[0013] 优选地，所述判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化 规律的异常负载值包括：
[0014] 计算所述第一负载序列的正变化率RPmW及负变化率RNm;
[0015] 所述第一负载序列中满足如下关系的负载值为异常负载值；
[0016] 叫-叫_1〉目XPRm且ldj4-ldj< 目XNRm
[0017] 或
[0018] ldj-ldj_i< 目XNRm且叫4-叫〉目XPRm
[0019] 所述Idj.为所述第一负载序列中的第j个负载值；
[0020] 所述Idy为所述第一负载序列中的第j-1个负载值；
[0021] 所述Idw为所述第一负载序列中的第j+ 1个负载值；
[0022] 所述目为系数因子；
[0023] 其中，所述j为大于1的正整数。
[0024] 优选地，所述预设的第一函数关系为：
[00巧]
[0026] 所述Idj.i'为替换所述第一负载序列中第ji个负载值Idj,的替换负载值，且所述 Idj,为异常负载值；
[0027] 所述Idk为所述第一负载序列中的第k个负载值，且为正常负载值；
[0028] 所述Idi为所述第一负载序列中的第1个负载值，且为正常负载值。
[0029] 优选地，所述根据所述第二负载序列进行云管理包括：
[0030] 根据所述第二负载序列W及预设的第二函数关系，计算负载增量；
[0031] 根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管理。
[0032] 优选地，所述第二函数关系为：
[0033]
[0034] 其中，所述aincm为负载增量；所述IcU+i为所述第二负载序列中的第m-x+1个负 载值；所述ldm_y为所述第二负载序列中的第m-x个负载值；所述y为衰减系数；所述n为 第二负载序列中负载值的个数；所述y为小于n的正整数；
[00巧]根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管理，具体包括：[003引当aincm〉0大且
时，则将云系统中Si个温状态物理机转换成热状态 物理机；
[0037] 蛋
时，则将云系统中S2个冷状态物理机转换成温状态物理机；
[0038] 当aincm<0大且
时，则将云系统中S3个热状态物理机转换成温状态 物理机；
[0039] 当
时，则将云系统中S4个温状态物理机转换成冷状态物理机；
[0040]其中，

[004引所述a1为第一阔值；所述a2为第二阔值，且0<ai<a2 ;
[004引所述1血X为云系统中预设的最大负载值；所述1屯为第二负载序列中第m个负载 值；
[0047] 所述VhDt为云系统中能提供热状态物理机的上限；
[0048] 所述为云系统中能提供热状态物理机的上限。
[0049] 本发明第二方面提供一种云动态管理装置，所述装置包括：
[0050] 负载信息获取单元，用W获取云系统的负载信息；所述负载信息包括第一负载序 列；
[0051] 判断单元，用W判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变 化规律的异常负载值；
[0052] 替换负载值形成单元，用W在所述第一负载序列中存在异常负载值时，根据所述 第一负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出替换所述异常负载值的替换 负载值；
[0053] 第二负载序列形成单元，用W将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常 负载值形成第二负载序列；
[0054] 管理单元，用W根据所述第二负载序列进行云管理。
[00巧]进一步地，所述判断单元包括
[0056] 计算模块，用W计算所述第一负载序列的正变化率RPmW及负变化率RNm;
[0057] 判断模块，用W异常负载值的判断，且满足如下公式的所述第一负载序列中的负 载值为异常负载值；
[0058] ldj-ldj_i〉目XPRm且ldj4-ldj< 目XNRm
[0059] 或
[0060] ldj-ldj_i< 目XNRm且ldj+1-ldj〉目XPRm
[0061] 所述Idj.为所述第一负载序列中的第j个负载值；
[0062] 所述Idy为所述第一负载序列中的第j-1个负载值；
[006引所述Idw为所述第一负载序列中的第j+1个负载值；
[0064] 所述目为系数因子；
[0065] 其中，所述j为大于1的正整数。
[0066] 进一步地，所述预设的第一函数关系为
[0067]
[0068] 所述Idj.i'为替换所述第一负载序列中第ji个负载值Idj,的替换负载值，且所述 Idj,为异常负载值；
[0069] 所述Idk为所述第一负载序列中的第k个负载值，且为正常负载值；
[0070] 所述Idi为所述第一负载序列中的第1个负载值，且为正常负载值。
[0071] 进一步地，所述管理单元包括：
[0072]负载增量计算模块，用W根据所述第二负载序列W及预设的第二函数关系，计算 负载增量；
[0073] 管理模块，用W根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管 理。
[0074] 进一步地，所述第二函数关系为：
[00巧]
[0076] 其中，所述aincm为负载增量；所述IcU+i为所述第二负载序列中的第m-x+1个负 载值；所述ldm_y为所述第二负载序列中的第m-x个负载值；所述y为衰减系数；所述y为； 所述n为第二负载序列中负载值的个数；
[0077] 所述管理模块，具体用W当aincm〉0大且
时，则将云系统中Si个温 状态物理机转换成热状态物理机；当
时，将云系统中S2个冷状态物理机 转换成温状态物理机；当ainCm<0大且
时，将云系统中S3个热状态物理机转 换成温状态物理机；当
时，将云系统中S4个温状态物理机转换成冷状态 物理机；
[008引其中，所述a1为第一阔值；所述a2为第二阔值，且0<ai<a2;
[008引所述1血X为云系统中预设的最大负载值；所述1屯为第二负载序列中第m个负载 值；
[0084] 所述VhDt为云系统中能提供热状态物理机的上限；
[0085] 所述为云系统中能提供热状态物理机的上限。
[0086] 本发明实施例提供了一种云动态管理方法及装置，基于云系统历史负载值进行下 一时刻云管理的方法，且为了进一步的优化管理，对历史负载值的异常负载值进行了替换 处理，从而具有管理时间延迟小、控制效率高、剔除了异常负载值，使得管理控制更加精确。
【附图说明】
[0087] 图1为本发明第一实施例所述的云动态管理方法的流程示意图；
[0088] 图2为本发明第二实施例所述的云动态管理装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0089]W下结合说明书附图W及实施例对本申请做进一步的详细 描述。
[0090] 第一实施例：
[0091] 本发明提供了一种云动态管理方法，如图1所示，所述方法包括：
[0092] 步骤S110;获取云系统的负载信息，所述负载信息包括第一负载序列；
[0093] 该里，所述第一负载序列按时间先后顺序形成；
[0094] 步骤S120;判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化 规律的异常负载值；
[0095] 步骤S130;当所述第一负载序列中存在异常负载值时，根据所述第一负载序列中 的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出替换所述异常负载值的替换负载值；
[0096] 步骤S140;将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常负载值形成第二 负载序列；
[0097] 步骤S150;根据所述第二负载序列进行云管理。
[0098] 其中，当所述第一负载序列中不存在异常复制值时，则可直接根据所述第一负载 序列进行云管理。
[0099] 所述步骤S110中形成的第一负载序列包括云系统若干个时刻所对应的负载值， 且所述负载值按照时间先后顺序排列，所述负载值具体的物理含义可W为云系统中处于忙 状态的资源占云系统中总资源的比值。通常，任意相邻两个负载值之间的时间差为取值周 期；所述取值周期为50毫砂到1000毫砂不等，具体的取值可W根据云系统的负载变化情况 W及管理需求来进行设置，具体如；100、200、500、700或800毫砂等。
[0100] 所述负载值可W记为1中，所述i为所述1中在第一负载序列中的排序，通常时 间越靠前则所述i越小。具体的所述第一负载序列可W记为1屯_。+1，……1屯_1，1屯。通 常，云系统开始运行就开始按照取值周期获取负载值，当需要预测下一时刻的趋势变化， W便进行云系统的资源管理和调度时，通常需要取最近n个取值周期的负载值，故在所述 ldm_w，……1屯_1，1屯第一负载序列中，所述1屯通常为当前时刻所对应取值周期的负载 值。
[0101] 具体如何获取所述云系统的负载信息，可W通过数据采集器等设备来进行数据采 集、或其他检测设备进行云系统中各资源忙闲状态的统计等方法，获取所述负载值。在具体 的实施过程中，所述负载信息不仅包括如上所述的第一负载序列，还可W包括与云系统运 行相关的其他信息。所述其他信息可包括所述第一负载序列的取值时间及对所述第一负载 序列的负载情况分析等信息。
[0102] 云系统正常运行时，云系统中资源忙闲状态的变化，在时间上变化规律应该具有 连续性。若连续的负载值中出现了某一个点相对其之前和之后的负载值都有很大的变化， 该种变化显得十分的突兀，通常表示发生了异常，所对应的负载值即为异常负载值。
[0103] 导致云系统出现异常负载值的原因有多种，大致可分为两种：
[0104] 第一种为系统因素，具体如消息异常延迟、连接带宽变化、运算资源冲突等；
[0105] 第二种为非系统因素，具体如系统、软件或硬件偶发失效、消息丢失等。
[0106] 在所述步骤S120中的所述第一负载序列整体变化规律，即为根据时间上的负载 值的变化连续性，具体表现可为呈增长趋势、下降趋势或在一定的范围内进行一个或多个 各种波动，所述波动如先增后降或先降后增等。所述步骤S120的实施方法也有多种，具体 的如画图法：
[0107] 首先，在纵坐标为负载值，横坐标为负载值序号的坐标系中形成第一负载序列波 形图；
[010引其次，通过与预设的变化波形范围图比较，找出突变的点，该突变的点即为偏离了 第一负载序列变化规律的异常负载值；或直接观察方法找出突兀负载值；或者通过计算任 意相邻两点在所述坐标系中形成的斜率，再与预设阔值比较，若某一负载值与其相邻的两 个负载值之间的斜率都大于阔值，则可认为对应的负载值为异常负载值。
[0109] 具体的所述异常负载值的获取方法有多种，在此就不再一一费述。
[0110] 所述步骤S130为通过计算获取所述异常负载值的替换负载值，W便形成的第二 负载序列更加符合云系统实际负载变化。所述替换负载值的获取方法有多种，具体的如将 所述异常负载值前后两个正常负载值求和后取均值，根据需要还可W通过系数因子等修正 因子对所述均值计算，在具体的实现过程中也有多种，在此也不再一一费述。
[0111] 在所述步骤S140中，用步骤S130中计算得出的替换负载值替换所述异常负载值， 就获得了第二负载序列，所述第二负载序列剔除了所述第一负载序列中的异常负载值，保 留了正常负载值，从而能更加贴切的反映云系统运行所消耗的资源，并根据第二负载序列 进行云系统的云管理，资源调度更加合理，资源配置更加符合需求。
[0112] 综合上述，本实施例所述的云动态管理方法，首先，根据历史负载值预测云系统获 取资源调度的变化趋势，并根据预测进行云调度，从而能及时的进行资源调度，且能快速的 应对负载激增和剧减的状况；其次，考虑了负载值的异常负载值，并采用相应的替换负载值 替换所述异常负载值，从而进行云管理时，避免了因异常负载值导致的云管理精度低的问 题，进一步优化了云管理的资源配置。
[0113] 在所述步骤S120中获取第一负载序列中异常负载值的方式有很多种，W下提供 一种相对于所述画图法等方法更加简便、快捷、精确的方法，具体包括W下步骤：
[0114] 步骤1 ;计算所述第一负载序列的正变化率RPmW及负变化率RNm;
[0117]所述Idy为所述第一负载序列中的第V个负载值；所述1屯为第一负载序列中的第 U个负载值；所述n为第一负载序列中负载值的个数；
[0118] 步骤2;所述第一负载序列中满足如下关系的负载值则为异常负载值；
[011引ldj-ldj_i〉目XPRm且ldj4-ldj<目XNRm
[0120]或
[0121] ldj-ldj_i<目XNRm且叫4-叫〉目XPRm
[0122] 所述Idj.为所述第一负载序列中的第j个负载值；所述Idy为所述第一负载序列 中的第j-1个负载值；所述Idw为所述第一负载序列中的第j+1个负载值；
[0123] 所述目为系数因子；通常目为大于1;
[0124] 其中，所述j为大于1的正整数。
[0125] 通过反复的实验证明，采用上述方法获取第一负载序列中偏离第一负载序列整体 变化规律的异常负载值的方法，具有实现简便、快捷W及准确率高的优点。
[0126] 作为本实施例的进一步的改进，本实施例还提供了一种计算替换负载值的优选的 预设的第一函数关系，所述预设的第一函数关系为：
[0127]
[012引所述Idj,'为替换所述第一负载序列中第ji个负载值Idj,的替换负载值，且所述Idj,为异常负载值；
[0129] 所述Idk为所述第一负载序列中的第k个负载值，且为正常负载值；
[0130] 所述Idi为所述第一负载序列中的第1个负载值，且为正常负载值。
[0131] 采用上述预设的第一函数关系，计算出的替换负载值，能很好的遵循负载值的变 化规律，且能很好地贴近对应时刻的实际负载值，从而有进一步有利于云管理的资源优化 管理和调度。
[0132] 进一步的，本实施例对所述根据所述第二负载序列进行云管理进行了具体化：
[0133] 步骤A;根据所述第二负载序列W及预设的第二函数关系，计算负载增量；
[0134] 步骤B ;根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管理。
[0135] 所述负载增量可W是正向负载增量也可W是负向负载增量。在具体的应用过程 中，当所述第一负载序列中不存在异常负载值时，则可根据第一负载序列W及预设的第二 函数关系，计算出负载增量；再根据所述负载增量进行云管理。此处的云管理为云系统中云 资源的管理。
[0136] 云系统按照服务类型可分为H类；将基础设施作为服务（laaS，In化astruc化re asaService)、将平台作为服务（PaaS,PlatformasaService)和将软件作为服务 (SaaS,SoftwareasaService)。
[0137]laaS模式云系统是通过系统虚拟化、多处理器虚拟化、内存虚拟化、I/ 0虚拟化 等虚拟化技术将物理资源虚拟化成资源池，该些资源再由laaS系统进行统一的管理调度。 laaS系统面向用户提供计算资源和存储资源。
[013引 laaS系统的优点在于：对资源进行柔性和动态的管理，充分利用应用请求的不平 衡性、不确定性、稀疏性等特质，使较少的计算资源巧日主机、存储、网络带宽）能够支撑起较 大规模的应用需求，从而实现利益最大化。
[0139]为了在性能和能耗方面取得平衡，laaS系统将所系统所拥有的物理机（PM， 化ysicalMachine)状态分别设置为冷（cold),温（warm)和热化ot)H种状态。热状态PM的能耗最高，温状态PM次之，冷状态PM最低。而热状态PM的任务执行速度最高(全速运 行)，温状态PM次之(低于全速运行)，冷状态PM的运行速度为零。
[0140] 从上述介绍中可W看出，laaS云系统中的物理主机（PM)是进行业务运行和需求 响应的中也，系统的负载情况直接的由其所管理的所有PM的负载情况决定，PM负载管理策 略的优劣 ，直接决定了云系统的运行效率。在此背景下，如何动态的根据laaS云系统的任 务负载来维护PM的状态，从而实现节能和性能的双赢，变成为了研究的热点和难点。
[0141] 本实施例所述的云动态管理方法，尤其适用于上述H种系统中的laaS系统。针对 laaS系统，本实施例所述的云动态管理方法提出了所述第二函数关系的优选，具体如下：
[0142]
[0143] 其中，所述aincm为负载增量；所述1屯_,+1为所述第二负载序列中的第m-x+1个负 载值；所述ldm_y为所述第二负载序列中的第m-x个负载值；所述y为衰减系数，通常取值 为小于1的正数，且优选取值为0. 5 ;所述y为；所述n为所述第二负载序列的负载值总数。
[0144] 所述根据所述负载增量进行云管理具体包括：
[0145] 当aincm〉0大且
时，则将云系统中Si个温状态物理机转换成热状 态物理机；
[0146]蛋
时，则将云系统中S2个冷状态物理机转换成温状态物理机；
[0147] 当aincm<0大且
时，则将云系统中S3个热状态物理机转换成温状态 物理机；
[014引兰
时，则将云系统中S4个温状态物理机转换成冷状态物理
[015引其中，所述a1为第一阔值；所述a2为第二阔值，且0<ai<a2;
[0154] 所述1血X为云系统中预设的最大负载值；通常所述1血X小于100%，通常取值范 围90%~99%之间的任意值；所述第二阔值的取值不大于0. 1，根据现有laaS系统的通常 设置，优选取0. 03~0. 06之间的任意值，如0. 05。
[0155] 所述1屯为所述第二负载序列中第m个负载值；
[0156] 所述VhDt为所述云系统中能提供热状态物理机的上限；
[0157] 所述为所述云系统中能提供热状态物理机的上限。
[0158] 采用本实施例所述云动态管理方法对laaS系统进行云管理，相对于现有方法中 先具体检查到负载增加或减少数之后，进行物理机热、冷、温H种状态的改变，延迟性更小； 同时本方法还改变了传统laaS系统中按照预先给定的比例和数量对所述有物理机进行 热、冷、温H种状态之间的切换，切换消耗的系统资源显然更小，显然操作更加精细更加符 合具体实际需要。
[0159] 在本实施例中，在进行物理机的各状态转换时，所述方法还包括统计当前需被转 换状态的物理机的数量，从而判断是否能完成物理机状态的转换，实现云系统动态管理。具 体的如需要将S,个冷状态物理机转换成温状态物理机，在具体进行转换之前需要先行统计 是否有S2个冷状态物理机可供转换，若判断出结果有，则可直接进行物理机状态的转换，否 贝1J，需进一步判断是否出现运资源消耗过度等异常现象，从而已进入异常处理步骤。
[0160] 在具体的实施过程中，本实施例所述的云动态管理方法为实时管理方法、或周期 性管理方法，即重复的执行所述步骤S110至步骤S150,具体的可W为执行为步骤S150后立 即转入所述步骤S110 ;或执行完步骤S150后等待一个循环周期再进入所述步骤S110 ;具 体的，选择哪一种方法可W根据云系统的负载变化速度、云系统资源量W及对云管理的精 细度要求来设定。
[0161] 综合上述，本实施例提供了一种不同W往的云动态管理方法，此方法通过获取云 系统的历史负载值，进行当前云系统云资源的动态管理，由于负载值的获取在时间上具有 延续性，从而获取的速度快，且用历史负载值决定下一时刻的云资源调度，显然管理调度的 决策先于下一时刻生成，从而调度时直接根据已经形成的管理调度决策执行就好，相对于 现有的管理时刻先行获取当前负载状况，再进行管理，显然管理效率更高，时延更小，从而 可W很好的应对负载的激烈增长W及剧烈降低；同时为了进一步优化云动态管理，剔除了 历史负载值中的异常负载值，取而代之W符合第一负载序列变化规律的替换负载值，从而 提高了对运资源管理和调度的精确度。
[0162] 第二实施例：
[0163] 本实施例提供了一种云动态管理装置，可用于第一实施例中所述的云动态管理方 法，如图2所示，所述装置包括：
[0164]负载信息获取单元210,用W获取云系统的负载信息；所述负载信息包括第一负 载序列；
[0165] 判断单元220,用W判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整 体变化规律的异常负载值；
[0166] 替换负载值形成单元230,用W在所述第一负载序列中存在异常负载值时，根据所 述第一负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出替换所述异常负载值的替 换负载值；
[0167] 第二负载序列形成单元240,用W将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的 异常负载值形成第二负载序列；
[016引管理单元250,用W根据所述第二负载序列进行云管理。
[0169] 所述负载信息获取单元210的具体的结构可W是数据采集器或云系统资源闲忙 状态的检测统计设备等，用W获取负载信息，所述负载信息至少包括第一负载序列，且所述 第一负载序列中的负载值通常按照时间先后顺序排列，所述负载序列由当前时刻的前n个 时刻的负载值构成，具体的组成如IcU+i，……IcU1屯。
[0170] 所述替换负载值星辰单元230的具体结构可W是具有计算功能的任何器件，具体 的如计算器。
[0171] 所述管理单元250可W是现有技术当中的任意一种管理装置或管理模块。
[0172] 本实施例提供了一种不同现有技术中的云动态管理装置，其根据云系统的历史负 载值，预测出下一时刻负载变化来进行云管理，相对于获取了当前负载状况再进行云管理 的管理装置，具有管理时延小，能快速应对负载的剧烈变化；与此同时在进行下一时刻负载 变化的预测时，提出了历史负载值中的异常负载值，消除了异常负载值导致的管理不当，资 源配置不够优化的问题。
[0173] 作为本实施例的进一步改进，所述判断单元包括计算模块W及判断模块。
[0174] 所述计算模块，用W计算第一负载序列的正变化率RPmW及负变化率RNm;
[0175] 所述判断模块，用W异常负载值的判断，且满足如下公式的第一负载序列中的负 载值为异常负载值；
[01 7引ldj-ldj_i〉目XPRm且ldj4-ldj< 目XNRm[0177]或
[01 7引ldj-ldj_i< 目XNRm且ldj+1-ldj〉目XPRm
[017引所述叫为第一负载序列中的第j个负载值；所述叫_1为第一负载序列中的第j-1个负载值；所述Idw为第一负载序列中的第j+1个负载值；所述目为系数因子；通常所述 目为预设的不小于1的数。
[0180] 其中，所述j为大于1的正整数。
[0181] 具体的，所述计算模块，可用W根据W下公式进行所述正变化率RPmW及负变化率 RNm的计算；
[0184] 所述Idv为第一负载序列中的第V个负载值；所述1屯为第一负载序列中的第U个 负载值；所述n为第一负载序列中负载值的个数。
[0185]所述计算类模块可W是任意一个可完成上述计算的功能模块，具体的如计算器； 所述判断单元可W是一个实现上述逻辑关系比较和判断的比较器等设备。
[0186] 所述判断单元的具体结构有多种，此处提供了一种实现快捷、简便且精确度高的 结构，其他的结构就在此不再作进一步的详细描述。
[0187] 作为本实施例的进一步的改进，所述预设的第一函数关系具体表示式有多种，W 下提供一中计算量少，计算简单关系式，具体如下：
[018 引
[0189] 所述Idj.i'为替换所述第一负载序列中第ji个负载值Idj,的替换负载值，且所述 Idj,为异常负载值；
[0190] 所述Idk为所述第一负载序列中的第k个负载值，且为正常负载值；
[0191] 所述Idi为所述第一负载序列中的第1个负载值，且为正常负载值。
[0192] 此外，本实施例还提供了一种优选的管理单元，所述管理单元包括：
[0193]负载增量计算模块，用W根据所述第二负载序列W及预设的第二函数关系，计算 负载增量；
[0194] 管理模块，用W根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管 理。
[0195] 具体的所述第二函数关系为：
[0196]
[0197] 其中，所述aincm为负载增量；所述1屯_,+1为所述第二负载序列中的第m-x+1个负 载值；所述ldm_y为所述第二负载序列中的第m-x个负载值；所述y为衰减系数；所述y为 小于n的正整数；
[019引所述管理模块，具体用W当aincm〉0大且-
时，则将云系统中Si个温 状态物理机转换成热状态物理机；当
时，则将云系统中S2个冷状态物理 机转换成温状态物理机；当aincm<0大且^
时，则将云系统中S3个热状态物理 机转换成温状态物理机；当
时，则将云系统中S4个温状态物理机转换成 冷状态物理机；
[0202]
[020引其中，所述a1为第一阔值；所述a2为第二阔值，且0<ai<a2;
[0204] 所述Idm x为云系统中预设的最大负载值；所述1屯为第二负载序列中第m个负载 值；
[0205] 所述VhDt为云系统中能提供热状态物理机的上限；
[0206] 所述为云系统中能提供热状态物理机的上限。
[0207] 本实施例所述的管理单元主要是针对于laaS系统中对物理机通过"热"温"W及 "冷"H种状态切换的云管理方式所提出的，采用所述管理单元对laaS系统中云管理，相对 于先后的获取当前负载后，根据预先设置的比例或数量，对laaS系统中物理机进行上述H 种状况的转换，不仅时间延迟小，且具有管理所消耗的资源小等优点。
[020引本实施例所述的云动态管理装置可W是集成在所述云系统一个或多个服务器中 管理装置，也可W是独立所述云系统的管理装置，再通过有线或无线连接方式与所述云系 统进行连接，用W获取负载信息并输出管理信息等。
[0209] 所述云动态管理装置还可W另外一个实施例是包括处理器、至少一个通信接口、 存储介质W及总线的设备。所述介质中存储有软件或程序。所述处理器可W是中央处理 器CPU、单片机MCU、数字信号处理器DSPW及可编程逻辑阵列等。所述总线连接所述处理 器、存储介质W及所述通信接口。所述处理器运行所述软件或程序时，至少可W完成W下功 能：
[0210] 获取云系统的负载信息；所述负载信息包括按时间先后顺序形成的第一负载序 列；
[0211] 判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化规律的异常 负载值；
[0212] 若存在，根据所述第一负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出 替换所述异常负载值的替换负载值；
[0213] 将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常负载值形成第二负载序列；
[0214] 根据所述第二负载序列进行云管理。
[0215] 综合上述，本实施例提供了一种云动态管理装置，基于云系统历史负载值进行下 一时刻云管理的方法，且为了进一步的优化管理，且对历史负载值的异常负载值进行了替 换处理，从而具有管理时间延迟小、控制效率高、剔除了异常负载值，使得管理控制更加精 确，同时结合了通过对历史负载值的处理，采用动态自适应的云管理方法，具有智能化高， 云系统的性能得到了提升，且节能平衡性好。
[0216]W上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种云动态管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取云系统的负载信息，所述负载信息包括第一负载序列； 判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化规律的异常负载 值； 若存在，根据所述第一负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出替换 所述异常负载值的替换负载值； 将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常负载值形成第二负载序列； 根据所述第二负载序列进行云管理。2. 根据权利要求1所述的云动态管理方法，其特征在于，所述判断所述第一负载序列 中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化规律的异常负载值包括： 计算所述第一负载序列的正变化率RPm以及负变化率RNm; 所述第一负载序列中满足如下关系的负载值为异常负载值； Idj-Idj-A β XPRni 且 IcV1-Id/ β XNRni 或 Idj-Idj-^ β XNRni 且 IcV1-Idj) β XPRni 所述I+为所述第一负载序列中的第j个负载值； 所述Idp1为所述第一负载序列中的第j-Ι个负载值； 所述IcV1为所述第一负载序列中的第j+Ι个负载值； 所述β为系数因子； 其中，所述j为大于1的正整数。3. 根据权利要求1或2所述的云动态管理方法，其特征在于，所述预设的第一函数关系 为：所述Id/为替换所述第一负载序列中第J1个负载值Ic^1的替换负载值，且所述Idjl 为异常负载值； 所述Idk为所述第一负载序列中的第k个负载值，且为正常负载值； 所述Id1为所述第一负载序列中的第1个负载值，且为正常负载值。4. 根据权利要求1或2所述的云动态管理方法，其特征在于，所述根据所述第二负载序 列进行云管理包括： 根据所述第二负载序列以及预设的第二函数关系，计算负载增量； 根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管理。5. 根据权利要求4所述的云动态管理方法，其特征在于，所述第二函数关系为：其中，所述aincm为负载增量；所述ldm_x+1为所述第二负载序列中的第m-x+1个负载值； 所述ldm_x为所述第二负载序列中的第m-x个负载值；所述γ为衰减系数；所述η为第二负 载序列中负载值的个数；所述y为小于η的正整数； 根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管理，具体包括： 当ainc^X):G时，则将云系统中S1个温状态物理机转换成热状态物理 机；当1巧时，则将云系统中S2个冷状态物理机转换成温状态物理机； 当ainc/O大_%时，则将云系统中S3个热状态物理机转换成温状态物理 机；当fA时，则将云系统中s4个温状态物理机转换成冷状态物理机； 其中，所述a i为第一阈值；所述α 2为第二阈值，且〇〈 ct Z ct 2 ; 所述Idmx为云系统中预设的最大负载值；所述Idm为第二负载序列中第m个负载值； 所述Vtot为云系统中能提供热状态物理机的上限； 所述Vwmi为云系统中能提供热状态物理机的上限。6. -种云动态管理装置，其特征在于，所述装置包括： 负载信息获取单兀，用以获取云系统的负载信息；所述负载信息包括第一负载序列； 判断单元，用以判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化规 律的异常负载值； 替换负载值形成单元，用以在所述第一负载序列中存在异常负载值时，根据所述第一 负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出替换所述异常负载值的替换负载 值； 第二负载序列形成单元，用以将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常负载 值形成第二负载序列； 管理单元，用以根据所述第二负载序列进行云管理。7. 根据权利要求6所述的云动态管理装置，其特征在于，所述判断单元包括 计算模块，用以计算所述第一负载序列的正变化率RPm以及负变化率RNm; 判断模块，用以异常负载值的判断，且满足如下公式的所述第一负载序列中的负载值 为异常负载值； Idj-Idj-^ β XPRni 且 IcV1-IdjX β XNRni 或 Idj-Idj-^ β XNRni 且 IcV1-Idj) β XPRni 所述I+为所述第一负载序列中的第j个负载值； 所述Idp1为所述第一负载序列中的第j-Ι个负载值； 所述IcV1为所述第一负载序列中的第j+Ι个负载值； 所述β为系数因子； 其中，所述j为大于1的正整数。8. 根据权利要求6或7所述的云动态管理装置，其特征在于，所述预设的第一函数关系 为所述Id/为替换所述第一负载序列中第J1个负载值Ic^1的替换负载值，且所述Idjl 为异常负载值； 所述Idk为所述第一负载序列中的第k个负载值，且为正常负载值； 所述Id1为所述第一负载序列中的第1个负载值，且为正常负载值。9. 根据权利要求8所述的云动态管理装置，其特征在于，所述管理单元包括： 负载增量计算模块，用以根据所述第二负载序列以及预设的第二函数关系，计算负载 增量； 管理模块，用以根据所述负载增量得出管理决策，并按得到的管理决策进行云管理。10. 根据权利要求9所述的云动态管理装置，其特征在于，所述第二函数关系为：其中，所述aincm为负载增量；所述ldm_x+1为所述第二负载序列中的第m-x+1个负载值； 所述ldm_x为所述第二负载序列中的第m-x个负载值；所述γ为衰减系数；所述y为；所述 η为第二负载序列中负载值的个数； 所述管理模块，具体用以当aincm>0大_?:时，则将云系统中S1个温状态 物理机转换成热状态物理机；当A时，将云系统中S2个冷状态物理机转换 成温状态物理机；当ainc^O:L时，将云系统中S3个热状态物理机转换成 温状态物理机；当?时，将云系统中S4个温状态物理机转换成冷状态物理 机；其中，所述a i为第一阈值；所述α 2为第二阈值，且0〈 a Z α 2 ; 所述Idmx为云系统中预设的最大负载值；所述Idm为第二负载序列中第m个负载值； 所述Vtot为云系统中能提供热状态物理机的上限； 所述Vwmi为云系统中能提供热状态物理机的上限。
【专利摘要】本发明公开了一种云动态管理方法及装置，属于计算机领域的云技术，为解决现有的云管理方法时延大、精确度不够等问题而设计。所述方法包括：获取云系统的负载信息；所述负载信息包括按时间先后顺序形成的第一负载序列；判断所述第一负载序列中是否存在偏离所述第一负载序列整体变化规律的异常负载值；若存在，根据所述第一负载序列中的正常负载值和预设的第一函数关系，计算出替换所述异常负载值的替换负载值；将所述替换负载值替换所述第一负载序列中的异常负载值形成第二负载序列；根据所述第二负载序列进行云管理。
【IPC分类】G06F9/44, G06F9/455, H04L29/08
【公开号】CN104881271
【申请号】CN201410069284
【发明人】朱俊, 夏云霓, 刘建胜, 王世君, 杨梅
【申请人】中国移动通信集团重庆有限公司
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2014年2月27日