[发明专利]基于贝叶斯网的虚拟机底层环境特征分析与性能度量方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯网的虚拟机底层环境特征分析与性能度量方法，根据待评估的虚拟化平台中具体的软硬件配置，从硬件特征、软件特征、配置特征、运行时环境特征四个方面提取可能影响虚拟机性能的底层环境特征，然后确定需要度量的性能指标，在待评估的虚拟化平台中配置不同底层环境特征组合的虚拟机，通过运行基准测试程序来获取所需的性能指标数值，得到每个性能指标的特征‑性能数据样本集；根据特征‑性能数据样本集构建每个性能指标对应的特征‑性能贝叶斯网，最后根据性能指标结点的条件概率表来对虚拟机的性能进行度量。本发明采用贝叶斯网来表现底层环境特征和性能指标间的依赖关系，从而实现对虚拟机性能的准确度量。

主权项

1.一种基于贝叶斯网的虚拟机底层环境特征分析与性能度量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据待评估的虚拟化平台中具体的软硬件配置，从硬件特征、软件特征、配置特征、运行时环境特征四个方面提取影响虚拟机性能的底层环境特征，记所提取到的底层环境特征数量为N，当可判定两个底层环境特征X_i和X_j之间不存在依赖关系，则记其依赖标识r_ij＝0，否则r_ij＝1，其中i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N，i≠j；S2：根据需要确定需要度量的性能指标Y_k，k＝1,2,…,K，K表示性能指标数量；S3：根据步骤S1中各项底层环境特征的取值，在待评估的虚拟化平台中配置不同底层环境特征组合的虚拟机，然后根据待评估的虚拟化环境中待部署的主要应用类型选择一组基准测试程序，在各个虚拟机上运行基准测试程序，记录步骤S2中所确定的对应性能指标的数值，从而得到每个性能指标Y_k所对应的由一系列虚拟机的特征‑性能数据(x₁,x₂,…,x_N,y_k)构成的数据样本集D_k，其中x_i表示底层环境特征X_i的取值，y_k表示性能指标Y_k的值；S4：对于底层环境特征与每个性能指标Y_k的组合，根据其数据样本集D_k，建立对应的特征‑性能贝叶斯网，并且计算得到各个结点的条件概率表；建立特征‑性能贝叶斯网的方法为：初始化一个以{X₁,X₂,…,X_N,Y_k}为结点集V、无边的图结构G＝(V,E)，即V＝{X₁,X₂,…,X_N,Y_k}，初始化结点对列表对于由底层环境特征两两组成的结点对(X_i,X_j)，首先根据步骤S1中的依赖标识r_ij进行判定，如果r_ij＝0，则不作任何操作，否则计算其互信息；计算由底层环境特征和性能指标组成的结点对(X_i,Y_k)的互信息；对于存在互信息的结点对，如果互信息大于阈值ε，则放入结点对列表L中，否则不作任何操作；对于列表L中所有的结点对，根据互信息的值由大到小进行排序；根据结点对列表L中的结点对添加边并去除冗余边，得到特征‑性能贝叶斯网，为每个结点计算其条件概率表；S5：当在待评估的虚拟化平台配置一个虚拟机时，根据配置信息得到该虚拟机的底层环境特征的取值，然后在步骤S4得到的各个性能指标的特征‑性能贝叶斯网性能指标结点的条件概率表中，查找得到该虚拟机底层环境特征所对应的各项性能指标的最大条件概率，该最大条件概率所对应的性能指标取值即度量了虚拟机由该性能指标所衡量的性能，该虚拟机底层环境特征在性能指标结点的条件概率表中所对应的性能指标的各项取值表示了虚拟机性能波动的范围，所对应的性能指标各取值的概率分布反映了该虚拟机性能波动的程度。