[发明专利]基于负载需求特征的数据中心负载分配方法及系统

说明书

一种基于负载需求特征的数据中心负载分配方法，通过预先测量负载的时序资源需求特征对到来的负载进行干扰分类，根据不同计算节点的资源使用情况得到其对应的干扰程度指数，由调度节点将负载分配至使干扰程度指数之和最小的计算节点，从而实现最小化负载间干扰的调度。本发明通过最小化负载间干扰的方式，进行负载的调度。避免了因为单一资源的过载导致的服务器整体资源闲置，以及这种闲置带来的资源浪费和效率降低。同时减小了单一资源过载导致的服务质量下降。通过计算负载产生的干扰，并尽量避免干扰的调度方式，使得不同资源类型的利用率有均衡提升，从而提升数据中心的整体资源利用率。

技术领域

本发明涉及的是一种计算机领域的技术，具体是一种基于负载需求特征的数据中心负载分配方法及系统。

背景技术

在典型的数据中心环境中，服务器可以将工作负载分配给网络中的计算节点，以执行相关服务。数据中心的管理者需要最大限度地利用每个计算节点中的资源，使资源的利用率得到最大化。但在实际情况中，在运行需要相同计算资源的负载时，都会产生资源争用，导致程序的性能严重下降，这种现象又被称作干扰。干扰的产生是因为同一时刻不同的负载请求了大量相同的资源，超过了计算机的供给，从而导致了资源争用。对于某一种特定的资源，如处理器、存储器、网络带宽等，如果服务器分配多个严重依赖该资源的工作负载，则计算节点中可用的工作负载可能会过载，产生干扰。从而导致，即使计算节点中的其他资源几乎空闲，计算节点的整体性能也会受到负面影响。现有技术为了缓解干扰，满足用户的要求，数据中心通常会维持一个较低的资源利用率，导致资源浪费，计算成本提高。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于负载需求特征的数据中心负载分配方法及系统，通过将需求不同资源的负载分配到同一台计算机，从而避免干扰，在保证相同资源利用率的情况下，提高程序性能，或在维持程序性能不降低的情况下，提高资源利用率。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种基于负载需求特征的数据中心负载分配方法，通过预先测量负载的时序资源需求特征对到来的负载进行干扰分类，根据不同计算节点的资源使用情况得到其对应的干扰程度指数，由调度节点将负载分配至使干扰程度指数之和最小的计算节点，从而实现最小化负载间干扰的调度。

所述的时序资源需求特征用需求特征矩阵进行表示，该需求特征矩阵是一个4*3的矩阵，具体构成是：将负载的生命周期按照时间顺序分为三个时段，即加载时段、执行时段和结束时段；将负载对于资源的需求分为四个维度，即：计算资源、内存资源、硬盘资源和网络资源。

所述的四个维度按照负载各自的需求量，将数值记录在矩阵当中。

所述的干扰分类是指：经对未来负载进行资源使用情况记录，得到需求特征矩阵即为负载真正到来时的干扰分类，具体操作过程为：将负载在一台物理服务器上单独运行，排除其他干扰，调用操作系统指令读取物理服务器四个维度的资源使用情况，记入该类型负载的需求特征矩阵。

所述的未来负载是指：数据中心在进行工作时所有可能被指派的工作负载。

所述的资源使用情况是用最大资源向量、可分配资源向量和已使用资源矩阵共同表示，具体是将计算节点根据物理计算资源的实际数量，以上述四个维度进行记录，得到四维的最大资源向量以表示该计算节点的最大资源；一个4*N的已使用资源矩阵，其中：N表示工作时间段的数量，矩阵中的所有元素初始化为零，加上被调度来的负载所使用的相应的资源数量得到已使用资源矩阵表示该计算节点已经被使用的资源数量；某一时刻可分配资源向量通过最大资源向量减去某一时刻的已使用资源向量得到。

所述的某一时刻的可分配资源向量是指：在上述4*N的已使用资源矩阵中的代表某一时刻的某一列四维向量。