[发明专利]基于负载预测的云测试环境调度方法及其系统

权利要求书

1.一种基于负载预测的云测试环境调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：建立测试主机负载变化数据库(4)，并配置所述云测试环境模块(5)中的物理节点的选择策略，选择策略具体以配置文件的形式保存；

步骤二：测试主机调度模块(1)获取云测试环境模块(5)中各个物理节点的当前时间段内的平均负载，所述时间段的长度为事先设置；

步骤三：所述测试主机调度模块(1)根据所述平均负载及设定的低门限值，判断所述云测试环境模块(5)中物理节点上需要进行迁移的测试主机；

步骤四：根据所述负载变化数据库(4)，测试主机负载预测模块(3)对所述云测试环境模块(5)中的物理节点的负载进行预测，并将预测结果反馈给所述测试主机调度模块(1)；

步骤五：根据预测结果，所述测试主机调度模块(1)根据节点选择策略，将需要调度的测试主机迁移到选择的物理节点。

2.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法，其特征在于，进一步包括步骤六：若步骤二中物理节点的平均负载小于系统设定的低门限值，则停用该节点。

3.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法，其特征在于，所述步骤二中，所述平均负载包括CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率和网络带宽占用。

4.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法，其特征在于，所述步骤三中，若所述物理节点的平均负载小于系统设定的低门限值，则该物理节点上的所有测试主机需要迁移，迁移后停用该物理节点；若所述物理节点的平均负载大于系统设定的高门限值，则不断选择占用资源最大的测试主机进行迁移，直到该物理节点的负载小于高门限值为止。

5.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法，其特征在于，所述步骤四中，所述负载预测操作包括以下步骡：

步骤A1：所述测试主机负载预测模块(3)获取该物理节点上的每个测试主机的历史负载；

步骤A2：所述测试主机负载预测模块(3)将每个测试主机的历史负载与所述测试主机负载变化数据库(4)中的负载进行比对，为每个测试主机找到匹配的负载变化曲线；

步骤A3：所述测试主机负载预测模块(3)根据每个测试主机的匹配的负载变化曲线获得每个测试主机的预测负载，将每个测试主机的预测负载相加得到物理节点的预测负载。

6.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法，其特征在于，所述步骤五中，所述测试主机迁移操作包括：

步骤B1：对于每个需要迁移的测试主机，所述测试主机调度模块(1)在所述云测试环境模块(5)中选择物理节点，使得所述物理节点的负载预测值加上待迁移的测试主机的负载预测值的范围在系统设定的低门限值和高门限值之间，若无合适的物理节点，则不发生迁移，若有多个物理节点符合，则根据物理节点的选择策略选择物理节点；

步骤B2：所述测试主机调度模块(1)将待迁移的测试主机迁移至所选择的物理节点。

7.一种基于负载预测的云测试环境调度系统，其特征在于，包括：

节点选择策略模块(2)，用于配置物理节点的选择策略；

测试主机调度模块(1)，用于调度云测试环境中物理节点上的测试主机；

测试主机负载预测模块(3)，用于预测云测试环境中的所述测试主机的负载；

测试主机负载变化数据库(4)，与所述测试主机负载预测模块(3)连接，用于存储所述测试主机的负载变化数据；

云测试环境模块(5)，用于运行所述测试主机；

其中，所述节点选择策略模块(2)与所述测试主机调度模块(1)连接；所述测试主机调度模块(1)分别与所述测试主机负载预测模块(3)和所述云测试环境模块(5)连接；所述测试主机负载预测模块(3)分别与所述测试主机负载变化数据库(4)和所述云测试环境模块(5)连接。