基于倒向随机微分方程的云计算系统资源配置逆向推理系统及配置方法

摘要

本发明属于云计算系统资源配置领域，具体涉及基于倒向随机微分方程的云计算系统资源配置逆向推理系统及配置方法。基于倒向随机微分方程的云计算资源配置系统，由用户处理请求模块、历史数据处理模块、逆向推理模块和用户交互模块组成，用户请求处理模块首先按照指定格式接收用户对云计算服务器的访问请求，以及对资源配置的约束条件，并根据云计算系统计算节点的配置和网络条件，将前述访问请求和约束条件解析为处理器需求、带宽需求、内存需求的参数。能够根据未来确定时刻的计算资源需求情况，确定当前需要的计算资源，并保证当前准备的计算资源是“最节省的”；能够积极应对未来资源配置的随机波动性，提高云计算系统的稳定性和可用性。

主权项

基于倒向随机微分方程的云计算资源配置系统，由用户处理请求模块、历史数据处理模块、逆向推理模块和用户交互模块组成，其特征在于：用户请求处理模块首先按照指定格式接收用户对云计算服务器的访问请求，以及对资源配置的约束条件，并根据云计算系统计算节点的配置和网络条件，将前述访问请求和约束条件解析为中央处理器需求、带宽需求、内存需求的参数，形式为一个三元组ζ＝(CPU(T),MEM(T),BW(T))，其中T为用户与云服务提供商在服务等级协议SLA中约定的未来确定时刻，CPU(T)为T时刻的中央处理器需求，MEM(T)为T时刻的带宽需求，BW(T)为T时刻的内存需求，把三元组ζ传递给逆向推理模块；历史数据处理模块一方面收集云计算系统运行的资源配置历史数据；另一方面历史数据处理模块收集的云计算系统运行的资源配置历史数据，确定倒向随机微分方程的生成函数G(*)；历史数据处理模块具有两个布尔值型标志位：G(*)预设置标志位PRECONFIG_G和更新标志位UPDATE_FLAG，根据倒向随机微分方程的生成函数设定方法，确定G(*)解析式；将生成函数G(*)传递给逆向推理模块；逆向推理模块接收来自于用户请求处理模块的参数ζ，以及来自于历史数据处理模块的生成函数G(*)；将ζ作为终端条件，采用生成函数G(*)建立基于倒向随机微分方程的资源配置模型；根据前述基于倒向随机微分方程的资源配置模型，由倒向随机微分方程的数值解法得出一组唯一确定的(Y(0),Z(0))，进而得出云计算系统初始资源配置；把初始时刻的资源配置条件(Y(0),Z(0))发送给用户交互模块；其中Y(0)、Z(0)分别为初始时刻的正常资源配置和应对由于受到环境影响而产生资源随机波动的预防风险资源配置；用户交互模块接收来自于逆向推理模块的初始时刻的资源配置条件，并把资源配置方案反馈给用户。