[发明专利]混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法

权利要求书

1.一种混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)计算混合云集群下一时间戳的负载预测值β，确定当前集群能够处理的最大请求数req；

2)判断负载预测值β是否大于当前集群能够处理的最大请求数req，是则前往步骤3)，否则前往步骤4)；

3)对混合云集群进行弹性扩展：确定每一种配置节点在单位时间内能够处理的最大请求数，建立弹性扩展模型和约束条件，计算进行弹性扩展的资源，使用以用户公有云集群租用成本最小化为目标的扩展模型进行弹性扩展；

4)对混合云集群进行弹性收缩：通过集群剩余负载能力、数据迁移时间、数据传输代价求得每一个数据节点的迁移代价，确定迁移代价最小的一个或者若干个节点为收缩节点进行数据迁移并释放节点。

2.根据权利要求1所述的混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法，其特征在于：所述步骤3)中弹性扩展模型为

约束条件为：

式中，minCost为开销最低供给方案，为有效开销，为无效开销，A_i代表当前虚拟机供给配置中类型i虚拟机实例的数量，T_ij代表A_i个类型i虚拟机中第j个虚拟机实例的剰余时间，E_ij为虚拟机淘汰变量，取值为0或1，μ,P_i,C_i,A_i,T_ij,N均为常量，其中N表示当前云服务提供商资源类型的数量，P_i表示类型为i的公有云资源单位时间内对应的成本，X_i表示进行资源伸缩方案后类型为i的公有云资源对应的数量，X_i为自然数且其中的i小于资源类型数N，β表示通过负载预测得到的混合云集群负载预测值，C_i表示类型为i的公有云资源的处理能力，μ表示比较有效成本和无效成本的权值参数。

3.根据权利要求1所述的混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法，其特征在于：所述步骤4)中确定迁移代价最小的节点的方法为求解每个负载均衡方案的最终效用值Y，确定最小的最终效用值Y对应的节点为迁移代价最小的节点；

Y＝W_XX′+W_TT′+W_LL′

式中，W_X、W_T、W_L分别为剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价的权重，X′、T′和L′分别为剩余负载能力方差、数据迁移时间方差和数据传输代价方差的格式化值。

4.根据权利要求3所述的混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法，其特征在于：所述剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价的权重的确定方法为利用熵值法确定剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价三个指标的客观权重。

5.根据权利要求3所述的混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法，其特征在于：所述剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价的权重的确定方法为利用层次分析法确定剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价三个指标的主观权重。

6.根据权利要求5所述的混合云环境下基于负载预测的资源弹性伸缩方法，其特征在于：所述剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价的权重的确定方法为根据剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价三个指标的主观权重、客观权重，利用组合赋权法确定剩余负载能力、数据迁移时间和数据传输代价三个指标的权重。