融合业务预测与实时负载的两阶段服务系统负载预测与均衡方法

摘要

本发明公开了一种针对软件服务均衡和服务迁移中，单纯依赖实时系统负载指标的局限性所提出的一种融合业务预测与实时负载的两阶段负载预测与均衡方法。传统负载均衡依赖于短期甚至实时的系统负载指标，实质是软件服务负载的表象和负载超负荷的内因，其外因则是由于软件服务所承载业务量的增长，外因通过内因影响服务系统的负载；同时，由于实时负载指标反映的信息不能超前、指标变化频繁从而容易带来均衡处理时间短促和服务迁移抖动等问题。本发明首先从业务预测出发，根据业务承载量的涨落得出服务系统负载的可能变化趋势，并基于概率算法做出准确的预测，再结合系统实时负载指标，综合做出均衡决策，用于软件服务的优化部署和动态迁移。

主权项

一种融合业务预测与实时负载的两阶段负载预测与均衡方法，包括如下步骤：1）业务负载指标共因重要度分析；基于重要度理论分析影响服务负载的主要指标，确定影响服务负载和造成服务崩溃的主要因素，使用概率重要度方法，在已知指标变化数据的条件下，评价每个指标对服务系统承载业务量的影响程度；基于多业务指标的共因重要度评价模型和算法衡量多业务指标共同变化对系统性能的影响程度，从而确定需要预测的关键业务指标；2）基于马尔科夫链模型的业务预测；在实际的服务运营中，业务承载量的变化具有一定的规律，是在市场需求的周期性变化、企业经营策略的转型因素的综合影响下的结果；因此，用基于贝叶斯方法和马尔科夫链的概率方法预测业务承载量的变化，从宏观和趋势上准确掌握服务的负载变化趋势，并结合实时的服务负载监测，综合评价给出迁移决策；3）系统实时负载衡量；节点的负载通常用一些运行时的信息来反映，例如CPU利用率，内存利用率，交换空间利用率，但这些指标只能反映整个节点的负载状况，不能反映处理Web请求的进程承受的压力；本发明提出一种能够反映在线服务请求变化实际情况的负载衡量方法和负载指标效用函数，结合实际运行数据测算和验证，确定合理的参数；4）确定服务组件迁移决策；服务迁移的一个重要作用是均衡服务的业务负载，以降低服务响应时间，提高服务的质量和可用性，因此需要制定合理的迁移策略以保证当服务承载的业务负载过高时能够及时地进行服务迁移；在选择需要迁移的实例和迁移的目标宿主位置时，根据已经得出的迁移决策，综合迁移效率和迁移成本计算给出迁移路线。