[发明专利]一种基于业务模型的云计算资源预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于业务模型的云计算资源预测方法，其特征在于，包括：

获取用户所对应的目标业务系统的需求信息，所述需求信息包括用户申请的虚拟机所属业务系统的业务类型、用户申请的虚拟机在业务系统中的虚拟机用途、用户申请的虚拟机所属业务系统的业务规模及用户申请的虚拟机的申请时间；

根据所述需求信息匹配资源需求模型库，获得目标业务系统应申请的资源数量；

所述资源需求模型库中存储有资源需求模型；所述资源需求模型中的元素信息包括业务类型、业务规模、虚拟机用途、CPU需求、内存需求、存储空间需求、存储IO需求、网络IO需求、峰值时间及峰值需求增长比例；

所述根据需求信息匹配资源需求模型库的步骤包括：在资源需求模型库上检索与目标业务系统具有相同业务类型的资源需求模型，获得第一次匹配结果；在第一次匹配结果中检索与目标业务系统具有相同虚拟机用途的资源需求模型，获得第二次匹配结果；在第二次匹配结果中检索与目标业务系统具有相同业务规模的资源需求模型，获得第三次匹配结果；

对所述第三次匹配结果进行筛选，提取最优资源需求模型；根据所述最优资源需求模型所对应的元素信息，提取标准需求数量，所述标准需求数量包括CPU需求数量、内存需求数量、存储空间需求数量、存储IO需求数量及网络IO需求数量；判断目标业务系统的申请时间是否处于最优资源需求模型所对应的峰值时间内，判断为否时，所述标准需求数量即为应申请的资源数量，判断为是时，根据最优资源需求模型所对应峰值需求增长比例，计算出应申请的资源数量。

2.如权利要求1所述的基于业务模型的云计算资源预测方法，其特征在于，还包括：构建资源需求模型库；

所述构建资源需求模型库的方法包括：

采集初始业务系统的基础信息，所述基础信息包括业务类型、用户数量、虚拟机用途、CPU需求、内存需求 、存储空间需求 、存储IO需求 、网络IO需求 、峰值时间、峰值期间CPU需求、峰值期间内存需求、峰值期间存储空间需求、峰值期间存储IO需求及峰值期间网络IO需求；

根据用户数量划分业务规模；

根据所述基础信息计算峰值需求增长比例；

根据所述基础信息、业务规模及峰值需求增长比例，提取元素信息；

根据所述元素信息构建资源需求模型库。

3.一种基于业务模型的云计算资源预测系统，其特征在于，包括云计算资源预测装置及资源需求模型库；

所述云计算资源预测装置包括：

获取单元，用于获取用户所对应的目标业务系统的需求信息，所述需求信息包括用户申请的虚拟机所属业务系统的业务类型、用户申请的虚拟机在业务系统中的虚拟机用途、用户申请的虚拟机所属业务系统的业务规模及用户申请的虚拟机的申请时间；

匹配单元，用于根据所述需求信息匹配资源需求模型库，获得目标业务系统应申请的资源数量；

所述资源需求模型库中存储有资源需求模型；所述资源需求模型中的元素信息包括业务类型、业务规模、虚拟机用途、CPU需求、内存需求、存储空间需求、存储IO需求、网络IO需求、峰值时间及峰值需求增长比例；

所述匹配单元包括：第一匹配单元，用于在资源需求模型库上检索与目标业务系统具有相同业务类型的资源需求模型，获得第一次匹配结果；第二匹配单元，用于在第一次匹配结果中检索与目标业务系统具有相同虚拟机用途的资源需求模型，获得第二次匹配结果；第三匹配单元，用于在第二次匹配结果中检索与目标业务系统具有相同业务规模的资源需求模型，获得第三次匹配结果；筛选单元，用于对所述第三次匹配结果进行筛选，提取最优资源需求模型；提取单元，用于根据所述最优资源需求模型所对应的元素信息，提取标准需求数量，所述标准需求数量包括CPU需求数量、内存需求数量、存储空间需求数量、存储IO需求数量及网络IO需求数量；判断单元，用于判断目标业务系统的申请时间是否处于最优资源需求模型所对应的峰值时间内，判断为否时，所述标准需求数量即为应申请的资源数量，判断为是时，根据最优资源需求模型所对应峰值需求增长比例，计算出应申请的资源数量。

4.如权利要求3所述的基于业务模型的云计算资源预测系统，其特征在于，所述云计算资源预测装置还包括资源需求模型库构建单元；

所述资源需求模型库构建单元包括：

采集单元，用于采集初始业务系统的基础信息，所述基础信息包括业务类型、用户数量、虚拟机用途、CPU需求、内存需求 、存储空间需求 、存储IO需求 、网络IO需求 、峰值时间、峰值期间CPU需求、峰值期间内存需求、峰值期间存储空间需求、峰值期间存储IO需求及峰值期间网络IO需求；

划分单元，用于根据用户数量划分业务规模；

比例计算单元，用于根据所述基础信息计算峰值需求增长比例；

元素提取单元，根据所述基础信息、业务规模及峰值需求增长比例，提取元素信息；

构建单元，用于根据所述元素信息构建资源需求模型库。