一种综合性能值矩阵确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种综合性能值矩阵确定方法及装置，根据获得的多个当前系统参数值确定集群的系统性能值矩阵，针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到集群的任务处理性能值矩阵，将集群的系统性能值矩阵与集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出集群的综合性能值矩阵。与现有技术相比，本发明专利技术中，综合考虑集群的系统性能值矩阵及任务处理性能值矩阵得到综合性能值矩阵，因此得到的性能值矩阵更精准，提高了性能值矩阵确定的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种综合性能值矩阵确定方法及装置
本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种综合性能值矩阵确定方法及装置。
技术介绍
服务器集群由于数据处理能力更高和响应速度更快等特点，得到了广泛应用。但是随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长，需要服务器的处理能力和计算能力等服务能力处于较高水平，目前，通过集群的性能值矩阵来衡量集群中各节点的服务能力。现有性能值矩阵确定方法从集群中各节点的静态参数入手，对各个静态参数进行分析计算得到集群的性能值矩阵，由于此方法确定的性能值矩阵为物理性能值矩阵，不能准确反映集群中各节点的当前服务能力，因此该方法确定的性能值矩阵不准确。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种综合性能值矩阵确定方法及装置，确定集群的综合性能值矩阵，提高性能值矩阵确定的准确性。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种综合性能值矩阵确定方法，应用于第一节点，所述第一节点为集群中的节点或为集群外的节点，所述方法包括：获得所述集群中各个节点的当前系统参数值；根据获得的多个当前系统参数值确定所述集群的系统性能值矩阵；获得所述各个节点的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量；针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到所述集群的任务处理性能值矩阵；将所述集群的系统性能值矩阵与所述集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出所述集群的综合性能值矩阵。可选的，所述根据获得的多个当前系统参数值确定所述集群的系统性能值矩阵，可以包括：对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，得到多个当前系统参数标量；针对获得的每个当前系统参数值，计算出该当前系统参数值占集群中所有该系统参数值总和的比重；对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量；将由多个所述当前系统参数标量组成的矩阵与由多个所述比重标量组成的矩阵加权求和计算出所述集群的系统性能值矩阵。可选的，所述对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，得到多个当前系统参数标量，可以包括：根据如下公式对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，计算出多个当前系统参数标量：其中，rij为节点i的第j个当前系统参数值，kij为第j个当前系统参数在节点i的最佳下限值，Mij为节点i的第j个当前系统参数标量，maxj为第j个当前系统参数在集群中的最大值，minj为第j个当前系统参数在集群中的最小值。可选的，所述对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量，可以包括：根据如下公式对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量：其中，eij为节点i的第j个当前系统参数的信息熵，k为信息熵系数，Pij为节点i的第j个当前系统参数值占集群中所有该系统参数值总和的比重，Iij为节点i的第j个当前系统参数的比重标量。可选的，所述针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到所述集群的任务处理性能值矩阵，可以包括：根据如下公式计算各个节点的当前任务处理性能值：ω1+ω2＝1其中，Ki为节点i的当前任务处理性能值，Pi为节点i的当前负载量，Pmax为节点i的当前最大负载量，Si为节点i的当前单位时间负载处理量，Smax为节点i的当前单位时间最大负载处理量，ω1和ω2为权值；将计算出的多个当前任务处理性能值组成所述集群的任务处理性能值矩阵。为达到上述目的，本专利技术实施例还公开了一种综合性能值矩阵确定装置，应用于第一节点，所述第一节点为集群中的节点或为集群外的节点，所述装置包括：第一获得模块，用于获得所述集群中各个节点的当前系统参数值；确定模块，用于根据获得的多个当前系统参数值确定所述集群的系统性能值矩阵；第二获得模块，用于获得所述各个节点的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量；第一计算模块，用于针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到所述集群的任务处理性能值矩阵；第二计算模块，用于将所述集群的系统性能值矩阵与所述集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出所述集群的综合性能值矩阵。可选的，所述确定模块，可以包括：第一归一化单元，用于对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，得到多个当前系统参数标量；比重计算单元，用于针对获得的每个当前系统参数值，计算出该当前系统参数值占集群中所有该系统参数值总和的比重；第二归一化单元，用于对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量；求和单元，用于将由多个所述当前系统参数标量组成的矩阵与由多个所述比重标量组成的矩阵加权求和计算出所述集群的系统性能值矩阵。可选的，所述第一归一化单元，可以包括：第一归一化子单元，用于根据如下公式对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，计算出多个当前系统参数标量：其中，rij为节点i的第j个当前系统参数值，kij为第j个当前系统参数在节点i的最佳下限值，Mij为节点i的第j个当前系统参数标量，maxj为第j个当前系统参数在集群中的最大值，minj为第j个当前系统参数在集群中的最小值。可选的，所述第二归一化单元，可以包括：第二归一化子单元，用于根据如下公式对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量：其中，eij为节点i的第j个当前系统参数的信息熵，k为信息熵系数，Pij为节点i的第j个当前系统参数值占集群中所有该系统参数值总和的比重，Iij为节点i的第j个当前系统参数的比重标量。可选的，所述第一计算模块，可以包括：第一计算单元，用于根据如下公式计算各个节点的当前任务处理性能值：ω1+ω2＝1其中，Ki为节点i的当前任务处理性能值，Pi为节点i的当前负载量，Pmax为节点i的当前最大负载量，Si为节点i的当前单位时间负载处理量，Smax为节点i的当前单位时间最大负载处理量，ω1和ω2为权值；组成单元，用于将计算出的多个当前任务处理性能值组成所述集群的任务处理性能值矩阵。与现有技术相比，本专利技术实施例中，确定集群的系统性能值矩阵，确定所述集群的任务处理性能值矩阵，将所述集群的系统性能值矩阵与所述集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出所述集群的综合性能值矩阵，由于本专利技术综合考虑集群的系统性能值矩阵及任务处理性能值矩阵得到综合性能值矩阵，因此得到的性能值矩阵更精准，提高了性能值矩阵确定的准确性。当然，实施本专利技术的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种综合性能值矩阵确定方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种综合性能值矩阵确定方法的另一流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种综合性能值矩阵确定装置的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种综合性能值矩阵确定装本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种综合性能值矩阵确定方法，其特征在于，应用于第一节点，所述第一节点为集群中的节点或为集群外的节点，所述方法包括：获得所述集群中各个节点的当前系统参数值；根据获得的多个当前系统参数值确定所述集群的系统性能值矩阵；获得所述各个节点的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量；针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到所述集群的任务处理性能值矩阵；将所述集群的系统性能值矩阵与所述集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出所述集群的综合性能值矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种综合性能值矩阵确定方法，其特征在于，应用于第一节点，所述第一节点为集群中的节点或为集群外的节点，所述方法包括：获得所述集群中各个节点的当前系统参数值；根据获得的多个当前系统参数值确定所述集群的系统性能值矩阵；所述根据获得的多个当前系统参数值确定所述集群的系统性能值矩阵，包括：对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，得到多个当前系统参数标量；针对获得的每个当前系统参数值，计算出该当前系统参数值占集群中所有该系统参数值总和的比重；对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量；将由多个所述当前系统参数标量组成的矩阵与由多个所述比重标量组成的矩阵加权求和计算出所述集群的系统性能值矩阵；获得所述各个节点的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量；针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到所述集群的任务处理性能值矩阵；所述针对每个节点，根据获得的当前负载量、当前最大负载量、当前单位时间负载处理量和当前单位时间最大负载处理量计算出该节点的当前任务处理性能值，得到所述集群的任务处理性能值矩阵，包括：根据如下公式计算各个节点的当前任务处理性能值：ω1+ω2＝1其中，Ki为节点i的当前任务处理性能值，Pi为节点i的当前负载量，Pmax为节点i的当前最大负载量，Si为节点i的当前单位时间负载处理量，Smax为节点i的当前单位时间最大负载处理量，ω1和ω2为权值；将计算出的多个当前任务处理性能值组成所述集群的任务处理性能值矩阵；将所述集群的系统性能值矩阵与所述集群的任务处理性能值矩阵加权求和计算出所述集群的综合性能值矩阵。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，得到多个当前系统参数标量，包括：根据如下公式对获得的多个当前系统参数值进行归一化处理，计算出多个当前系统参数标量：其中，rij为节点i的第j个当前系统参数值，kij为第j个当前系统参数在节点i的最佳下限值，Mij为节点i的第j个当前系统参数标量，maxj为第j个当前系统参数在集群中的最大值，minj为第j个当前系统参数在集群中的最小值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量，包括：根据如下公式对计算出的多个比重进行归一化处理，得到多个比重标量：其中，eij为节点i的第j个当前系统参数的信息熵，k为信息熵系数，Pij为节点i的第j个当前系统参数值占集群中所有该系统参数值总和的比重，Iij为节点i的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小勇，高泽锋，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11