一种基于数据挖掘的云服务性能预警事件生成方法

摘要

本发明提供一种基于数据挖掘的云服务性能预警事件生成方法，包括：监测物理机群数据、虚拟机数据、服务组件数据；若当前数据触发约束事件，则直接根据自适应方法库进行云服务性能自优化动作选择，否则判断当前数据是否触发预警事件：触发预警事件则根据自适应方法库进行云服务性能自优化动作选择，否则继续监测；反馈学，更新触发事件库。本发明对触发SLA约束事件的环境数据进行挖掘，从而获取服务组件在不同服务环境下对应的承载能力的阈值，建立以服务环境硬件资源类型为基本粒度的触发事件库，从而达到在服务性能下降至不满足SLA约束之前，提前激活触发事件并启动自适应动作决策的目的，进而提升整个云服务性能自优化过程中处理故障的效率。

主权项

一种基于数据挖掘的云服务性能预警事件生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：监测物理机群数据、虚拟机数据、服务组件数据；步骤2：针对实时监测的数据利用触发事件库进行触发判断：若当前数据触发约束事件，则执行步骤4，否则执行步骤3；所述触发事件库中包括约束事件和预警事件：根据SLA生成约束事件；根据历史运营日志数据库生成预警事件；步骤3：判断当前数据是否触发预警事件：是，则执行步骤4，否则返回步骤1；步骤4：根据自适应方法库进行云服务性能自优化动作类型选择；根据历史自优化轨迹数据库建立自适应方法库，自适应方法库中包括资源调整方案决策方法、服务迁移方案决策方法和虚拟机副本增删方案决策方法；步骤5：反馈学习，更新触发事件库，返回步骤1。