【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种云计算服务器资源优化分配方法。
技术介绍
1、随着云计算技术的不断发展和应用，越来越多的企业和组织开始将自己的业务转移到云端，以提高业务的灵活性、可扩展性和可靠性。然而，在云计算环境下，服务器资源的分配和利用成为了一个关键问题。
2、目前通常通过静态资源分配技术或动态资源分配技术向虚拟机分配服务器资源。静态资源分配技术在服务器创建初期就为每个虚拟机分配好固定资源，为了满足虚拟机资源需求，需要为每台虚拟机分配足够多的固定资源以保证其正常运行，这样的资源分配方式会导致较多的资源一直被虚拟机占用但并没有使用，影响资源使用率。动态资源分配技术根据虚拟机的实时资源需求为虚拟机分配服务器资源，由于虚拟机的资源需求不断变化，导致服务器需要频繁的进行资源的分配与释放，带来了较大的计算量，影响资源分配的效率。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供一种云计算服务器资源优化分配方法，该方法包括以下步骤：
2、采集每台虚拟机各项资源的使用数据；
3、对于每台虚拟机的每项资源，根据虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的平均值获取虚拟机该项资源需求量的期望值；根据该项资源使用数据的第一需求量对所述期望值进行修正，得到该项资源需求量修正后的期望值，所述第一需求量高于需求量的期望值；
4、根据服务器中所有开启的虚拟机每一项资源需求量修正后的期望值以及服务器各项资源的总量，对服务器的资源使用率进行预估；
6、优选的，所述根据虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的平均值获取虚拟机该项资源需求量的期望值，包括：
7、获取虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的方差，根据平均值以及方差确定虚拟机该项资源使用数据的波动范围；根据波动范围，划分多个数据区间；
8、确定每个数据区间的代表值，根据每个数据区间的代表值以及每个数据区间中包含的该项资源的使用数据的数量确定该项资源需求量的期望值。
9、优选的，所述根据平均值以及方差确定虚拟机该项资源使用数据的波动范围，包括：
10、将平均值减去标准差之后的结果作为波动范围的左边界，将平均值加上标准差之后的结果作为波动范围的右边界，得到该台虚拟机工作时间内该项资源的使用数据的波动范围。
11、优选的，所述根据波动范围，划分多个数据区间，包括：
12、预设分割数量；将波动范围等分为个数据区间，将到波动范围的左边界划分为一个数据区间，将波动范围的右边界到划分为一个数据区间，得到个数据区间。
13、优选的，所述确定每个数据区间的代表值，包括：
14、对于波动范围内的每个数据区间，获取数据区间的中值作为该数据区间的代表值；对于波动范围外的两个数据区间，获取数据区间中包含的所有该项资源的使用数据的平均值，作为该数据区间的代表值。
15、优选的，所述根据每个数据区间的代表值以及每个数据区间中包含的该项资源的使用数据的数量确定该项资源需求量的期望值，包括：
16、
17、其中，表示所有虚拟机中第台虚拟机的第项资源需求量的期望值，取遍[1,]中的每个整数，表示所有虚拟机的数量，取遍[1,]中的每个整数，表示资源的项数，表示第台虚拟机的第项资源的使用数据的第个数据区间中包含的该项资源的使用数据的数量，表示第台虚拟机的第项资源的使用数据的第个数据区间的代表值。
18、优选的，所述根据虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的平均值获取虚拟机该项资源需求量的期望值，包括：
19、获取虚拟机工作时间内该项资源的使用数据中的异常数据，并将异常数据剔除；获取虚拟机工作时间内该项资源的使用数据剔除异常数据后的平均值；
20、所述获取虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的方差，根据平均值以及方差确定虚拟机该项资源使用数据的波动范围，包括：
21、获取虚拟机工作时间内该项资源的使用数据剔除异常数据后的方差，根据剔除异常数据后的平均值以及方差确定虚拟机该项资源使用数据的波动范围。
22、优选的，所述根据该项资源使用数据的第一需求量对所述期望值进行修正，得到该项资源需求量修正后的期望值，包括：
23、根据第一需求量以及期望值获取该虚拟机的该项资源的期望值调整因子：
24、
25、其中，表示所有虚拟机中第台虚拟机第项资源的期望值调整因子，取遍[1,]中的每个整数，表示所有虚拟机的数量，取遍[1,]中的每个整数，表示资源的项数，表示第台虚拟机第项资源的使用数据的标准差，表示第台虚拟机第项资源的使用数据的第一需求量，表示第台虚拟机第项资源需求的期望值；
26、根据期望值调整因子对期望值进行修正，得到该项资源需求量修正后的期望值。
27、优选的，所述对服务器的资源使用率进行预估，包括：
28、
29、其中，表示预估的服务器资源使用率，表示资源的项数，表示服务器第项资源的总量，表示服务器中开启着的虚拟机数量，表示服务器中开启着的虚拟机中第台虚拟机第项资源需求量修正后的期望值。
30、优选的，所述根据服务器预估的资源使用率以及虚拟机每一项资源需求量修正后的期望值进行虚拟机资源分配，包括：
31、每新开启一个虚拟机时，预估服务器资源使用率，当预估的服务器资源使用小于预设的资源使用率阈值时，服务器按照新开启的虚拟机的各项资源需求量修正后的期望值为该虚拟机分配各项资源，当虚拟机工作过程中，为其分配的资源不足以支撑其继续工作时，服务器根据该虚拟机实际需要的资源量为其动态分配新的资源；当预估的服务器资源使用率大于或等于预设的资源使用率阈值时，停止服务器资源的分配。
32、本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术根据虚拟机工作时间内各项资源的所有使用数据获取虚拟机各项资源需求量的期望值，利用大于期望值的需求量对期望值进行修正，使得根据修正后的期望值对虚拟机分配的资源能够满足虚拟机大部分时间的资源需求，从而无需频繁的为虚拟机动态分配资源，相较于动态资源分配技术大大减少了资源分配的计算量。
33、进一步的，本专利技术根据各台虚拟机的各项资源的使用数据获取各台虚拟机各项资源的需求量修正后的期望值，修正后的期望值更加符合各台虚拟机的资源需求，根据修正后的期望值为各台虚拟机分配资源，避免了直接为各台虚拟机分配固定的资源导致无用的资源占用造成资源浪费，相较于静态资源分配技术提高了资源利用率。
34、进一步的，本专利技术根据各台虚拟机各项资源的需求量修正后的期望值预估服务器资源使用率，可及时发现服务器资源告罄风险，同时根据预估的服务器资源使用率对服务器资源分配进行限制，避免了服务器因资源不足导致宕机。
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1.一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的平均值获取虚拟机该项资源需求量的期望值，包括：
3.根据权利要求2所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据平均值以及方差确定虚拟机该项资源使用数据的波动范围，包括：
4.根据权利要求2所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据波动范围划分多个数据区间，包括：
5.根据权利要求4所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述确定每个数据区间的代表值，包括：
6.根据权利要求2所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据每个数据区间的代表值以及每个数据区间中包含的该项资源的使用数据的数量确定该项资源需求量的期望值，包括：
7.根据权利要求2-6中任意一项所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的平均值获取虚
8.根据权利要求1所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据该项资源使用数据的第一需求量对所述期望值进行修正，得到该项资源需求量修正后的期望值，包括：
9.根据权利要求1或8所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述对服务器的资源使用率进行预估，包括：
10.根据权利要求1所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据服务器预估的资源使用率以及虚拟机每一项资源需求量修正后的期望值进行虚拟机资源分配，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据虚拟机工作时间内该项资源的所有使用数据的平均值获取虚拟机该项资源需求量的期望值，包括：
3.根据权利要求2所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据平均值以及方差确定虚拟机该项资源使用数据的波动范围，包括：
4.根据权利要求2所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据波动范围划分多个数据区间，包括：
5.根据权利要求4所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述确定每个数据区间的代表值，包括：
6.根据权利要求2所述的一种云计算服务器资源优化分配方法，其特征在于，所述根据每个数据区间的代表值以及每...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺胜男，王容容，陈杰，
申请(专利权)人：聊城金恒智慧城市运营有限公司，
类型：发明
国别省市：
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