本发明涉及云端资源处理,尤其涉及云端资源自动化管理与优化系统。
背景技术:
1、在当今的云计算环境中,随着企业对于云资源的依赖日益增加,如何有效地管理和优化这些资源成为了一个重要的挑战,传统的云资源管理方法往往依赖于人工干预,缺乏灵活性,难以实时响应业务需求的变化,导致资源浪费或服务性能下降的情况时有发生,此外,手动管理资源的复杂性和劳动强度也随着云端资源种类和规模的增加而显著增加,因此,如何实现云资源的自动化管理与优化,以提高资源利用效率和经济性,同时保证系统的高性能和可靠性,成为了一个迫切需要解决的问题。
2、在此背景下,出现了一些自动化的资源管理解决方案,试图通过技术手段减轻管理负担,提升资源配置的灵活性和效率,然而,这些解决方案往往侧重于特定的管理任务,如资源监控或性能分析,并没有形成一个完整的管理生态,无法全面覆盖资源管理的各个方面,此外,这些方案在资源优化决策的智能化水平上还有待提高,缺乏有效的机制来综合分析资源使用模式、性能数据和成本效益,导致优化决策无法达到最优。
技术实现思路
1、基于上述目的,本发明提供了云端资源自动化管理与优化系统。
2、云端资源自动化管理与优化系统,包括资源监控模块、智能标签与分类管理模块、资源分析模块、资源弹性自适应模块、优化决策模块以及执行模块,其中;
3、所述资源监控模块负责实时收集云端资源的使用状况和性能数据,包括计算资源、存储资源以及网络资源的利用率和性能指标;
4、所述智能标签与分类管理模块利用关联规则学习算法自动为云资源进行标签打标和分类,提高资源的可搜索性和管理效率;
5、所述资源分析模块基于资源监控模块收集到的数据及智能标签与分类管理模块提供的详细资源信息,进行深入分析,以识别资源配置效率和成本效益的优化机会;
6、所述资源弹性自适应模块动态监测应用负载和性能需求,根据实时数据和预测模型自动调整资源规模,实现资源的弹性伸缩;
7、所述优化决策模块集成资源分析模块的分析结果,利用预定策略,制定资源配置和管理的优化方案;
8、所述执行模块根据优化决策模块的指令,自动实施资源配置的调整。
9、进一步的,所述资源监控模块具体包括:
10、计算资源监控:资源监控模块通过部署在云端环境中的监控代理,实时收集计算资源的性能指标,包括cpu使用率、内存使用量、处理队列长度;
11、存储资源监控:资源监控模块负责监测存储资源的关键性能指标,包括总容量、已使用容量、i/o操作频率以及读写延迟;
12、网络资源监控:资源监控模块实施网络性能监控,包括网络带宽使用情况、流量分布、延迟和包丢失率。
13、进一步的,所述关联规则学习算法用于发现云资源属性和标签之间的关联规则,关联规则学习算法包括支持度(support)和置信度(confidence),其中;
14、所述支持度(support)表示一项集合(如资源标签组合)在所有事务中出现的频率,计算公式为:
15、
16、所述置信度(confidence)表示在发现项集x时同时也发现项集y的条件概率,计算公式为:
17、
18、进一步的,所述资源分析模块具体包括:
19、数据整合:资源分析模块整合来自资源监控模块的实时资源使用状况数据和智能标签与分类管理模块提供的资源标签和分类信息;
20、效率和成本分析:基于整合的数据,资源分析模块采用动态主成分分析(dynamicpca)和时间序列分析结合异常检测对资源的配置效率和成本效益进行评估,包括资源利用率的模式识别、资源配置与性能之间的关系建模以及成本与资源使用效率之间的相关性分析;
21、优化机会识别:通过分析资源使用模式和性能数据,资源分析模块识别资源配置的不足之处,结合成本数据和资源利用率分析,识别成本节约机会。
22、进一步的,所述动态主成分分析(dynamic pca)使用滑动窗口机制来实施动态主成分分析,以适应数据的实时变化,计算过程为:
23、选择滑动窗口大小w,确定分析的时间范围;
24、构建窗口内数据矩阵xw,仅包含最近w时间内的数据;
25、计算协方差矩阵:
26、求解协方差矩阵的特征值和特征向量,选取前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分;
27、所述时间序列分析结合异常检测结合时间序列预测模型和残差基的异常检测,计算过程为:
28、时间序列预测的模型表示为:xt=α1xt-1+α2xt-2+…+αpxt-p+t,其中,xt是时间点t的观测值,p是模型的阶数,t是误差项;
29、计算残差:对于每个时间点t,残差et为实际观测值与模型预测值之差,计算公式为:
30、残差异常检测:计算残差序列的均值μe和标准差σe,设定阈值;
31、给定一组时间序列预测的残差序列et(t=1,2,...,n),其中n是样本大小;
32、残差均值μe的计算公式为:
33、残差均值提供了预测误差的平均水平,帮助评估整体预测性能;
34、残差标准差σe的计算公式为:
35、残差标准差衡量了预测误差的波动程度,反映了预测稳定性。
36、进一步的,所述优化机会识别包括资源使用模式和性能数据分析、结合成本数据分析以及分析识别,其中;
37、所述资源使用模式和性能数据分析包括:
38、数据收集:收集多种指标的资源使用模式和性能数据,多种指标包括cpu利用率、内存使用量、网络带宽使用情况及响应时间;
39、模式识别:对收集的数据进行分析,以识别资源使用中的常见模式、趋势和潜在的性能瓶颈;
40、所述结合成本数据分析包括:
41、成本数据整合:整合与资源使用直接相关的成本数据,包括硬件成本、能源消耗成本和维护成本;
42、成本效益分析:利用成本效益分析评估资源使用与成本之间的关系,识别出成本效益低的资源配置和使用模式;
43、所述分析识别包括:
44、资源配置不足识别:基于性能数据分析结果,识别出资源配置不足或过度配置的情况,包括cpu过载、内存不足或网络带宽过剩;
45、成本节约机会识别:结合资源使用模式和成本数据分析,识别出通过调整资源配置来节约成本的机会,包括调整不经常使用的资源的规模或迁移低优先级任务以减少高成本资源的使用。
46、进一步的,所述资源弹性自适应模块包括动态监测机制以及资源规模自动调整,其中;
47、所述动态监测机制包括:
48、实时监测:实时收集和分析应用负载数据和性能指标;
49、预测模型应用:采用改进的lstm模型结构对未来的应用负载和性能需求进行预测;
50、所述资源规模自动调整包括:
51、决策算法:基于实时监测结果和预测模型输出,应用阈值基准算法来确定资源规模调整的方向和幅度;
52、弹性伸缩执行:自动执行资源增加(扩容)或减少(缩容)的操作,以匹配应用的负载和性能需求,包括启动新的实例、停止闲置的实例或调整资源配置(如cpu、内存分配)。
53、进一步的,所述改进的lstm模型结构包括lstm单元基本计算、注意力机制以及序列到序列学习,其中;
54、所述lstm单元基本计算包括对于每个时间步t,改进的lstm单元接收一个多变量输入向量xt,并更新其细胞状态ct和隐藏状态ht,lstm单元的计算公式为:
55、遗忘门:
56、ft=σ(wf·[ht-1,xt]+bf);
57、输入门:
58、it=σ(wi·[ht-1,xt]+bi);
59、
60、更新细胞状态:
61、
62、输出门:
63、ot=σ(wo·[ht-1,xt]+bo);
64、ht=ot*tanh(ct);
65、其中,σ是sigmoid函数,*表示元素乘法,w和b是待学习的参数,wf、wi、wc、wo分别是遗忘门、输入门、细胞状态更新以及输出门的权重矩阵,bf、bi、bc、bo分别是遗忘门、输入门、细胞状态更新以及输出门的偏置项,ht-1是上一个时间步的隐藏状态,xt是时间步t的多变量输入向量,ct-1是上一个时间步的细胞状态;
66、所述注意力机制在每个时间步t,注意力权重at用于加权隐藏状态,以生成加权的上下文向量ct,上下文向量ct代表了对当前预测最重要的输入信息,计算公式为:
67、at=softmax(wa·ht-1+ba);
68、ct=∑i at,i·hi;
69、其中,at,i是注意力权重,wa和ba是待学习的参数;
70、所述序列到序列学习框架中,一个lstm网络(编码器)首先处理整个输入序列,生成一个上下文向量,然后另一个lstm网络(解码器)使用上下文向量来生成输出序列,解码器在每个时间步生成预测时,参考编码器提供的上下文信息和之前的预测结果。
71、进一步的,所述阈值基准算法包括阈值设定、实时监测与预测以及资源调整决策,其中;
72、所述阈值设定包括:
73、上阈值(upper threshold)ut:定义为资源使用率的上限,当资源使用率超过此阈值时,增加资源以满足性能需求;
74、下阈值(lower threshold)lt:定义为资源使用率的下限,当资源使用率低于此阈值时,减少资源以优化成本;
75、所述实时监测与预测包括:
76、实时监测结果rt:表示当前时间点t的资源使用率;
77、预测模型输出pt+1:表示对下一个时间点t+1资源使用率的预测值;
78、所述资源调整决策包括:
79、若rt>ut或pt+1>ut,则增加资源,调整幅度的计算公式为:
80、δ=α×(rt-ut)或α×(pt+1-ut);
81、若rt<lt或pt+1<lt,则减少资源,调整幅度的计算公式为:
82、δ=β×(lt-rt)或β×(lt-pt+1);
83、其中,α和β是资源调整的灵敏度参数,用于控制资源增加或减少的幅度,δ表示资源调整的具体量。
84、进一步的,所述优化决策模块具体包括:
85、集成分析结果:优化决策模块接收来自资源分析模块的分析结果,包括资源使用模式、性能数据分析、成本效益分析等,以及预测的资源需求变化;
86、预定策略:根据业务优先级、成本控制目标、性能保障要求,预定一系列资源管理策略;
87、资源调整算法:根据分析结果和预定策略,采用线性规划算法来确定资源配置的最优解,线性规划算法的计算公式为:
88、minimize:
89、subject to:
90、其中,c代表总成本,ci是资源i的单位成本,xi是资源i的配置数量,aji是资源i对性能指标j的贡献,bj是性能指标j的需求阈值;
91、优化方案制定:根据资源调整算法的结果,制定具体的资源配置和管理优化方案,包括资源的增加、减少、迁移。
92、本发明的有益效果:
93、本发明,通过资源监控模块与智能标签与分类管理模块的紧密集成,提供了云资源的全面实时监控和智能分析能力,资源监控模块确保了计算资源、存储资源以及网络资源的利用率和性能指标被实时捕获,为其他模块提供了即时的数据支持,智能标签与分类管理模块进一步利用关联规则学习算法对收集的数据进行智能处理,自动为云资源打标签和分类,极大提高了资源的可搜索性和管理效率,这种实时监控与智能分析的结合,不仅提升了系统对资源状况的响应速度和精确性,还为后续的资源优化决策提供了坚实的数据基础。
94、本发明,通过资源弹性自适应模块与优化决策模块能够根据应用的实时负载和未来需求预测,动态调整资源规模,实现资源的弹性伸缩,改进的长短期记忆网络(lstm)模型结构,集成了注意力机制和支持多变量输入,提供了更准确的负载和性能需求预测,这使得系统不仅能够快速适应业务需求的变化,优化资源利用率和系统性能,还能够在满足性能需求的同时最大化成本效益,优化决策模块进一步整合了资源分析模块的分析结果,通过应用线性规划等算法制定出既经济又高效的资源配置和管理优化方案,确保了资源配置的最优化和运营成本的最小化。
95、本发明,通过资源的实时监控、智能分析与弹性自适应管理,系统能够及时响应资源需求的变化,避免性能瓶颈和服务中断,从而保证了系统的高性能和稳定运行,执行模块负责将优化决策模块的方案转化为具体的操作,如资源的分配、迁移和释放等,确保了优化方案的有效实施。
1.云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,包括资源监控模块、智能标签与分类管理模块、资源分析模块、资源弹性自适应模块、优化决策模块以及执行模块,其中;
2.根据权利要求1所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述资源监控模块具体包括:
3.根据权利要求2所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述关联规则学习算法用于发现云资源属性和标签之间的关联规则,关联规则学习算法包括支持度和置信度,其中;
4.根据权利要求3所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述资源分析模块具体包括:
5.根据权利要求4所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述动态主成分分析使用滑动窗口机制来实施动态主成分分析,以适应数据的实时变化,计算过程为:
6.根据权利要求5所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述优化机会识别包括资源使用模式和性能数据分析、结合成本数据分析以及分析识别,其中;
7.根据权利要求6所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述资源弹性自适应模块包括动态监测机制以及资源规模自动调整,其中;
8.根据权利要求7所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述改进的lstm模型结构包括lstm单元基本计算、注意力机制以及序列到序列学习,其中;
9.根据权利要求8所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述阈值基准算法包括阈值设定、实时监测与预测以及资源调整决策,其中;
10.根据权利要求9所述的云端资源自动化管理与优化系统,其特征在于,所述优化决策模块具体包括: