[发明专利]云环境下的敏捷弹性伸缩方法

权利要求书

1.一种云环境下的敏捷弹性伸缩方法，具体步骤如下：

负载预测步骤：根据数据中心的历史负载数据对下个时间片进行负载预测，所述负载预则使用ARIMA模型和ARMA模型，以所述时间片为周期以实现负载预测；

虚拟机快速供给步骤：包括对虚拟机的保存操作和恢复操作，保存操作将虚拟机的内存状态进行保存以实现虚拟机的挂起，随后通过恢复操作恢复虚拟机的内存状态恢复虚拟机的使用；

敏捷弹性伸缩步骤：利用所述负载预测步骤得到的数据中心的负载预测，应用所述虚拟机快速供给步骤将一个或者多个应用就绪的虚拟机挂起或者快速投入使用，实现对数据中心应用集群的资源的动态调整。

2.根据权利要求1所述的敏捷弹性伸缩方法，其特征在于，所述负载预测步骤包括一级负载预测和二级负载预测，其中，一级负载预测以1h为周期，二级负载预测以1min为周期。

3.根据权利要求2所述的敏捷弹性伸缩方法，其特征在于，所述一级负载预测具体包括以下步骤：

1-1）获取历史负载数据，历史负载数据从负载群衡器中直接获取或者通过分析日志文件得到；

1-2）计算样本值，对收集到的最近一个时间片的历史负载数据进行排序，将其分位数统计量作为新的负载样本并将新的负载样本放入历史负载数据中；

1-3）样本平稳化，即取出最近的多个时间片的负载样本作为序列w，对序列w进行周期性差分运算后，进行查封运算，直至得到的序列w为平稳序列；

1-4）将步骤3得到的平稳序列w作为训练数据，根据AIC准则进行ARMA定阶后，通过最大似然估计或者最小二乘法确定公式

中的未知参数；

1-5）根据步骤4的公式得到预测样本w_t；

1-6）根据公式1≤k＜t对上述预测样本w_t进行复原操作得到▽_Sx_t后，得到预测值x_t＝x_t-S+▽_Sx_t。

4.根据权利要求2所述的敏捷弹性伸缩方法，其特征在于，所述二级负载预测采用公式r(t+1)＝βr(t)+λ(t-1)+(1-β-λ)r(t-2)计算预测值，其中β＝0.8,λ＝0.15。

5.根据权利要求2所述的敏捷弹性伸缩方法，其特征在于，所述敏捷弹性伸缩步骤具体包括以下步骤：

一级弹性伸缩：

2-1）根据负载预测步骤得到的预测结果计算资源需求其中f为单个服务器的最大并发数；

2-2）如果R(T+1)＞R(T)，则扩大虚拟机队列，启动数量为ΔR＝R(T+1)-R(T)的虚拟机并初始化虚拟机的应用，然后对虚拟机执行挂起操作，将挂起的虚拟机状态保存到文件，执行二级弹性伸缩步骤；

2-3）如果R(T+1)＜αR(T)，则缩小虚拟机队列，删除数量为ΔR＝R(T+1)-R(T)的挂起的虚拟机执行二级弹性伸缩步骤；

二级弹性伸缩：

3-1）根据二级负载预测得到的预测负载Pw；

3-2）计算资源需求

3-3）如果r(t+1)＞r(t)，则执行伸展操作，即从被挂起的虚拟机队列VM中恢复Δr＝r(t+1)-r(t)个虚拟机，执行步骤3-5，其中若Δr＞queueSize，则Δr＝queueSize；

3-4）如果r(t+1)＜βr(t)，则执行收缩操作，即将数量为Δr＝r(t)-r(t+1)的虚拟机退出应用集群，冷却一段时间后，对退出应用集群的虚拟机执行挂起操作，放入被挂起的虚拟机队列VM，执行步骤3-5；

3-5）如果二级负载预测的时间片尚未耗尽，继续执行步骤3-1；

3-6）如果收到终止信号，终止敏捷弹性伸缩步骤；否则执行负载预测步骤。