[发明专利]基于业务与性能关联分析及动态感知进行资源调整的方法

说明书

本发明公开了一种基于业务与性能关联分析及动态感知进行资源调整的方法，涉及软件和IT智能运维技术领域。该方法，通过对业务系统和IT资源的指标进行关联性分析，确定指标之间的关联性高低，以及这些指标之间的关联比例关系，便于运维人员依据关联性和比例关系，根据业务情况动态调整IT资源配置，实现资源利用的最大化，避免出现IT资源不够用或浪费的情况。

技术领域

本发明涉及软件和IT智能运维技术领域，尤其涉及一种基于业务与性能关联分析及动态感知进行资源调整的方法。

背景技术

在IT运维领域，随着业务系统的规模和复杂度的日益增大，所需要的IT资源也越来越多，资源越来越多，对IT的运维管理的要求也越来越高。一个业务系统正常运行所需要的IT资源，一般在部署之后的一段时间内很少调整，而部署之后这些IT资源够不够用，是否达到了资源利用的最大化，有没有浪费，如果不够用或有浪费又该怎么去增加或调整。特别是有些业务系统的业务量跟时间有关系，某个特定时间范围内，业务量能达到峰值，而在其他大部分时间业务量却没那么大。如果IT资源按照业务峰值去配置，那么大部分时间这些IT资源都在闲置。所以，对部署之后的IT资源根据业务量的变化进行适应性的调整，对于合理的利用IT资源具有重要的意义。

目前，大部分的IT运维系统可以通过监控和采集IT资源的KPI指标，并通过一定的技术能够发现IT资源是否够用或是否有浪费，但对于如何调整资源配置，比如，调整指标如何确定，调整量如何确定等，却缺乏这样的系统，从而造成很多公司的IT资源配置不科学不均衡，全凭人的经验和感觉，有些配置低了，系统满负载运行；有些配置高了，系统远远用不了这么多，造成浪费。很少有系统能给出参考值。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于业务与性能关联分析及动态感知进行资源调整的方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于业务与性能关联分析及动态感知进行资源调整的方法，包括如下步骤：

S1，采集某个时间段内业务系统的KPI数据和IT资源的KPI数据；

S2，对采集到的KPI数据，按照如下方法计算每两个KPI数据之间的关联度和关联性比例：

设两个KPI数据的数值序列分别为A＝{a1,a2,a3,…,an},B＝{b1,b2,b3,…bn}，则两个KPI数据之间的关联度为：

v＝1–[(a1–b1)+(a2-b2)+(an-bn)]/(b1+b2+…+bn)；

关联性比例为:

r＝(a1+a2+…+an)/(b1+b2+…+bn)；

S3，选择数值大的关联度，确定该关联度涉及到的KPI数据类型，根据KPI数据类型理解业务与资源、资源与资源的关联性，并运用关联的强弱型辅助进行相应的调整。

优选地，S1中，所述业务系统的KPI数据为与业务相关的各个指标，包括访问量、交易量和/或交易额；所述IT资源的KPI数据包括主机的，数据库的，网络的和/或中间件的KPI数据，其中，主机的KPI数据包括CPU、内存、磁盘和/或IO，数据库的KPI数据根据数据库的类型Mysql、SQL Server、Oracle有不同的KPI项。

优选地，S1中，使用各个IT运维管理系统来采集KPI数据并保存在IT运维管理系统的数据库中。

优选地，S1之前还包括步骤：确定需要采集的KPI的类型及其所在的时间段。

优选地，S1和S2之间还包括步骤，读取要计算的两个KPI数据的采集频率，如果两个KPI数据的采集频率不一致，则将两个KPI数据采集频率取最小公倍数作为统一频率。