[发明专利]基于相空间热力学的云计算系统监控分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种云计算系统监控分析方法，尤其涉及一种基于相空间热力学的云计算系统监控分析方法。

背景技术

云计算技术被提出来后立即引起了全世界科技界的高度关注，并被认为是信息产业技术的一次重大变革。云计算需要将上万台甚至上百万台服务器整合为一个弹性化的资源池向应用层提供服务，在云计算中，每一个计算设备称为计算节点，目前一般采用服务器作为计算节点。传统的云计算系统监控分析方法一般采用的都是对每个服务器的运行状况逐一进行收集并分析，这种方法在服务器数量巨大而且服务器之间关联性很高的云计算系统中显得有些力不从心。在云计算海量集群的环境下，传统针对单机的监控方法面临以下问题：

1、传统监控方法都是基于传统硬件监控模型，并没有基础的理论模型支撑，无法对其进行深入研究；

2、传统监控方法只是针对单个或少量节点前提下的监控方法，无法对云计算环境下的海量节点的集群整体进行从微观到宏观整体性的监控；

3、传统监控技术无法迅速对具有海量节点数目集群的整体状态进行迅速高效的判断，从而不能对集群整体整体的负载情况以及集群调度策略是否得当进行有效判定。

相空间是数学与物理学概念，是一个用以表示出一系统所有可能状态的空间；系统每个可能的状态都有一相对应的相空间的点。相空间是一个多维假想空间，分为多个相格(也可称为网格)，虽然相格的形状可能十分任意，但实际应用时将其定义为方形。热力学系统是由大量的高速运动的分子所构成，理论上采用牛顿力学能对每个分子的运动进行完全的追踪，但这一方法在实际上却完全行不通，实际不可能通过追踪每个分子的运动来获得系统的整体特性，这一点和云计算系统特别相似，当云计算服务器数量大到一定程度后我们对系统宏观特性的分析就不能采用普通的分析和统计方法了。传统的信息系统由于服务器数量较少，即使有规模上万的数据中心但服务器之间关联性小，从宏观到微观的对应关系还不能采用热力学的方法，而云计算系统服务器数量很大而且服务器之间的工作受相应的调度策略、系统控制流、数据流所关联影响，服务器之间存在相互作用的机制，所以呈现出与热力学系统相似的动力学特性。这正是本发明考虑问题的出发点，但将相空间热力学的分析方法应用到云计算系统监控分析中并不是简单的套用就能实现的，还有很多具体的细节需要完善，这正是本发明的创造性所在。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于相空间热力学的云计算系统监控分析方法。

为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

本发明包括以下步骤：(1)将云计算系统中的每个计算节点的实时状态信息映射到相空间内，得到基于相空间的云计算系统的计算节点状态分布图；(2)将云计算系统中的所有计算节点的整体状态信息映射到相空间内，得到基于相空间的云计算系统的整体状态分布图；(3)采用相空间热力学的分析方法对云计算系统进行监控分析。

通过将云计算系统中的每个计算节点的实时状态信息以及所有计算节点的整体状态信息映射到相空间内，从而获得基于相空间的云计算系统的计算节点状态及整体状态分布图，这种方法彻底颠覆了传统单机监控方法中不同服务器之间相互独立的特性，使云计算系统中的整体监控分析成为可能；由于相空间热力学中的分子运动与云计算系统中的节点参数变化具有类似特性，所以采用相空间热力学的分析方法对云计算系统进行监控分析能够非常精确、非常快速地获得结论，从而为迅速高效地判断集群整体的状态打下坚实的基础。

具体地，所述步骤(1)中，所述映射的关系为云计算系统中的单个计算节点的状态与热力学系统中的分子运动之间的微观映射关系；所述步骤(2)中，所述映射的关系为云计算系统的整体状态与热力学系统中的整体运动之间的宏观映射关系。

具体地，所述步骤(1)中，首先对所述云计算系统中的计算节点进行信息采集，然后将采集到的信息对应置于相空间的坐标体系中，得到基于相空间的云计算系统计算节点状态分布图。上述过程可以用软件快速完成。

作为优选，所述信息采集中，所述信息包括所述云计算系统中的计算节点的CPU占用率和内存占用率；所述相空间的坐标体系中，包括与CPU占用率对应的x轴和与内存占用率对应的y轴。计算节点的信息包括很多，但实际应用中以CPU占用率和内存占用率为主。

在云计算系统监控分析过程中，根据实际需要可以选择一种或多种类似于热力学系统中的参数分析，这些参数包括但不限于广义温度、广义绝对温度、广义绝对零度、广义熵、广义归一化熵、相空间投影点重心位置。下述内容为针对上述参数的最佳定义分析方法：