本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，具體涉及一種云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法及裝置。

背景技術(shù)：
當(dāng)前，云計(jì)算逐漸被行業(yè)認(rèn)可，云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)逐漸實(shí)現(xiàn)并付諸于實(shí)踐。在云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)中，計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)的選擇以及物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)尤為重要，它直接關(guān)系著系統(tǒng)的可用性。目前，大多數(shù)同類系統(tǒng)調(diào)度算法中，在獲取物理機(jī)（物理資源節(jié)點(diǎn)）負(fù)載時(shí)，通常的做法是優(yōu)先考慮內(nèi)存的影響，其次再考慮cpu、帶寬等負(fù)載的影響，這樣的做法并沒有綜合考慮計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)各種負(fù)載，并且沒有分析不同負(fù)載對(duì)物理機(jī)的影響，故現(xiàn)有的評(píng)價(jià)算法并不完善，給云數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性帶來了隱患。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明需要解決的技術(shù)問題是提供一種操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法及裝置，保證云操作系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種計(jì)算云操作系統(tǒng)中物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載評(píng)價(jià)的方法，包括：建立至少兩組計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型中的每個(gè)特征向量包括資源負(fù)載類型及其加權(quán)系數(shù)，所述資源負(fù)載類型包括處理器、內(nèi)寸、帶寬和/或磁盤；選擇至少兩組數(shù)據(jù)模型，根據(jù)所述兩組數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離，按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載評(píng)價(jià)。優(yōu)選地，所述方法包括：建立兩組計(jì)算當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型包括：資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ秃唾Y源負(fù)載的使用量模型；根據(jù)資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ偷奶卣飨蛄亢唾Y源負(fù)載的使用量模型的特征向量計(jì)算馬氏距離，按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)。優(yōu)選地，所述資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ蜑椋簕a1*CC,a2*MC,a3*NC,a4*DC}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CC代表處理器總?cè)萘?，MC代表內(nèi)存總大小，NC代表總帶寬，DC代表磁盤總?cè)萘?；所述資源負(fù)載的使用量模型為：{a1*CU,a2*MU,a3*NU,a4*DU}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CU代表處理器過去一段時(shí)間平均已用量，MU代表內(nèi)存過去一段時(shí)間平均已用大小，NU代表過去一段時(shí)間平均已用帶寬，DU代表磁盤過去一段時(shí)間平均已用容量；按照以下公式根據(jù)所述數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離，具體包括：其中，dij為馬氏距離，用來度量物理資源節(jié)點(diǎn)的可用程度，i，j為正整數(shù)，T表示轉(zhuǎn)置，-1表示矩陣的轉(zhuǎn)置，xi和yj分別為兩個(gè)數(shù)據(jù)模型中第i個(gè)和第j個(gè)特征向量，S為樣本協(xié)方差矩陣。優(yōu)選地，所述按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)，包括：所述馬氏距離的值越大，則該當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載越小，該物理資源節(jié)點(diǎn)的可用度越高。優(yōu)選地，所述加權(quán)系數(shù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要設(shè)定，或者根據(jù)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明還提供了一種云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的裝置，包括：模型建立模塊，用于建立至少兩組計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型中的每個(gè)特征向量包括資源負(fù)載類型及其加權(quán)系數(shù)，所述資源負(fù)載類型包括處理器、內(nèi)寸、帶寬和/或磁盤；計(jì)算模塊，用于選擇至少兩組數(shù)據(jù)模型，根據(jù)所述兩組數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離；負(fù)載評(píng)價(jià)模塊，用于按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載評(píng)價(jià)。優(yōu)選地，所述模型建立模塊，用于建立兩組計(jì)算當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型包括：資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ秃唾Y源負(fù)載的使用量模型；所述計(jì)算模塊，用于根據(jù)資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ偷奶卣飨蛄亢唾Y源負(fù)載的使用量模型的特征向量計(jì)算馬氏距離。優(yōu)選地，所述資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ蜑椋簕a1*CC,a2*MC,a3*NC,a4*DC}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CC代表處理器總?cè)萘浚琈C代表內(nèi)存總大小，NC代表總帶寬，DC代表磁盤總?cè)萘?；所述資源負(fù)載的使用量模型為：{a1*CU,a2*MU,a3*NU,a4*DU}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CU代表處理器過去一段時(shí)間平均已用量，MU代表內(nèi)存過去一段時(shí)間平均已用大小，NU代表過去一段時(shí)間平均已用帶寬，DU代表磁盤過去一段時(shí)間平均已用容量；所述計(jì)算模塊，用于按照以下公式根據(jù)所述數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離，具體包括：其中，dij為馬氏距離，用來度量物理資源節(jié)點(diǎn)的可用程度，T表示轉(zhuǎn)置，-1表示矩陣的轉(zhuǎn)置，xi和yj分別為兩個(gè)數(shù)據(jù)模型中第i個(gè)和第j個(gè)特征向量，S為樣本協(xié)方差矩陣。優(yōu)選地，所述負(fù)載評(píng)價(jià)模塊，用于按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載評(píng)價(jià)，包括：所述馬氏距離的值越大，則該當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載越小，該物理資源節(jié)點(diǎn)的可用度越高。優(yōu)選地，所述加權(quán)系數(shù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要設(shè)定，或者根據(jù)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法及裝置，綜合考慮了物理資源節(jié)點(diǎn)上各種負(fù)載的影響，通過改變加權(quán)因子動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵負(fù)載分量對(duì)于負(fù)載評(píng)價(jià)的影響，并且通過對(duì)負(fù)載的評(píng)價(jià)，可以定位負(fù)載最優(yōu)的虛擬資源宿主機(jī)，進(jìn)而保證云操作系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。附圖說明圖1是實(shí)施例中云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法流程圖；圖2是實(shí)施例中云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法流程圖；圖3是實(shí)施例中云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的裝置的結(jié)構(gòu)圖。具體實(shí)施方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下文中將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)說明。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互任意組合。實(shí)施例：如圖1所示，本實(shí)施例提供了一種云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法，包括以下步驟：S101：建立至少兩組計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型中的每個(gè)特征向量包括資源負(fù)載類型及其加權(quán)系數(shù)；所述資源負(fù)載類型包括處理器、內(nèi)寸、帶寬和/或磁盤；本實(shí)施例并不排斥其他資源負(fù)載類型，比如I/O利用率等，通過建立包含各種資源負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，來綜合考慮各種負(fù)載對(duì)物理資源節(jié)點(diǎn)的影響。S102：選擇至少兩組數(shù)據(jù)模型，根據(jù)兩組數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離；S103：按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載評(píng)價(jià)。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，如圖2所示，本實(shí)施例的方法具體包括以下步驟：S201：建立兩組計(jì)算當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，這兩組數(shù)據(jù)模型分別是：資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ秃唾Y源負(fù)載的使用量模型；優(yōu)選地，所述資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ蜑椋簕a1*CC,a2*MC,a3*NC,a4*DC}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CC代表處理器總?cè)萘浚琈C代表內(nèi)存總大小，NC代表總帶寬，DC代表磁盤總?cè)萘?；?yōu)選地，所述資源負(fù)載的使用量模型為：{a1*CU,a2*MU,a3*NU,a4*DU}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CU代表處理器過去一段時(shí)間平均已用量，MU代表內(nèi)存過去一段時(shí)間平均已用大小，NU代表過去一段時(shí)間平均已用帶寬，DU代表磁盤過去一段時(shí)間平均已用容量。由于處理器等負(fù)載在一段時(shí)間內(nèi)的使用量變化很大，因此，將數(shù)據(jù)模型中的負(fù)載值取過去一段時(shí)間使用量的平均值，內(nèi)存、帶寬、磁盤等負(fù)載也同樣取了使用量的平均值。當(dāng)然，在具體實(shí)施時(shí)并不限于以上兩種數(shù)據(jù)模型，還可以建立其他數(shù)據(jù)模型對(duì)物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中，所述加權(quán)系數(shù)可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要由管理員設(shè)定，比如對(duì)于內(nèi)存能力較小的物理機(jī)（相對(duì)于CPU能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬能力等），可以增加內(nèi)存的加權(quán)系數(shù)；例如，可以同時(shí)調(diào)整資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ秃唾Y源負(fù)載的使用量模型中內(nèi)存的加權(quán)系數(shù)a1；也可以通過一定的算法去動(dòng)態(tài)調(diào)整：比如遺傳算法等，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整加權(quán)系數(shù)，進(jìn)而動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵負(fù)載分量對(duì)于負(fù)載評(píng)價(jià)的影響。S202：根據(jù)資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ偷奶卣飨蛄亢唾Y源負(fù)載的使用量模型的特征向量計(jì)算馬氏距離；其中，可以利用下面的公式根據(jù)資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ秃唾Y源負(fù)載的使用量模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離：其中，dij為馬氏距離，用來度量物理資源節(jié)點(diǎn)的可用程度，T表示轉(zhuǎn)置，-1表示矩陣的轉(zhuǎn)置，xi和yj分別為兩個(gè)數(shù)據(jù)模型中第i個(gè)和第j個(gè)特征向量，S為樣本協(xié)方差矩陣。這里，xi代表物理資源節(jié)點(diǎn)總?cè)萘刻卣飨蛄?，yj代表物理節(jié)點(diǎn)已用容量特征向量（這里的已用容量，可以是過去某段時(shí)間負(fù)載的均值，這樣一定程度可以去除噪聲），dij的數(shù)值，表明物理資源可用容量大小的一個(gè)評(píng)價(jià)值。dij越大，說明物理資源可用容量較大，反之，說明物理資源可用容量較小。其中，已用容量和總?cè)萘磕Ｐ椭械募訖?quán)值是對(duì)應(yīng)的。例如，資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ椭刑幚砥骺側(cè)萘緾C的加權(quán)系數(shù)與資源負(fù)載的使用量模型中處理器過去一段時(shí)間平均已用量CU的加權(quán)系數(shù)均設(shè)為a1，對(duì)于物理資源的CPU負(fù)載要求較為敏感，則CPU的權(quán)值可以相應(yīng)較大，例如設(shè)為0.8。在利用上述公式計(jì)算馬氏距離以評(píng)價(jià)物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載時(shí)，例如，過去1分鐘內(nèi)，統(tǒng)計(jì)的物理資源節(jié)點(diǎn)M負(fù)載（CPU、內(nèi)存、帶寬和磁盤）為[0.90,0.75,0.30,0.50]T，加權(quán)系數(shù)分別為0.8,0.6,0.5,0.3，則對(duì)應(yīng)公式中，已用容量：xj為[0.72,0.45,0.15,0.15]T，總?cè)萘浚簒i為[0.8,0.6,0.5,0.3]T，則S為[xj，xj]組成的矩陣的協(xié)方差矩陣，帶入公式，求出dij，dij為一個(gè)數(shù)值，表示可用容量的大小。S203：按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)。所述馬氏距離dij的值越大，則該當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載越小，說明該物理資源節(jié)點(diǎn)的可用度越高，負(fù)載值越小說明越適合虛擬機(jī)運(yùn)行，即通過對(duì)負(fù)載的評(píng)價(jià)，可以確定虛擬機(jī)運(yùn)行的宿主機(jī)（物理機(jī)）。如圖3所示，本實(shí)施例還提供了一種云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的裝置，包括：模型建立模塊，用于建立至少兩組計(jì)算資源的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型中的每個(gè)特征向量包括資源負(fù)載及其權(quán)重，所述資源負(fù)載包括處理器、內(nèi)寸、帶寬和/或磁盤等；計(jì)算模塊，用于選擇至少兩組數(shù)據(jù)模型，根據(jù)所述數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離；負(fù)載評(píng)價(jià)模塊，用于按照計(jì)算結(jié)果大小，給出當(dāng)前計(jì)算資源的總體負(fù)載評(píng)價(jià)。在一個(gè)應(yīng)用示例中，所述模型建立模塊，用于建立兩組計(jì)算當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載的數(shù)據(jù)模型，所述數(shù)據(jù)模型包括：資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ秃唾Y源負(fù)載的使用量模型；所述計(jì)算模塊，用于根據(jù)資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ偷奶卣飨蛄亢唾Y源負(fù)載的使用量模型的特征向量計(jì)算馬氏距離。其中，所述資源負(fù)載的總?cè)萘磕Ｐ蜑椋簕a1*CC,a2*MC,a3*NC,a4*DC}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CC代表處理器總?cè)萘?，MC代表內(nèi)存總大小，NC代表總帶寬，DC代表磁盤總?cè)萘?；所述資源負(fù)載的使用量模型為：{a1*CU,a2*MU,a3*NU,a4*DU}，其中，a1、a2、a3、a4代表加權(quán)系數(shù)，a1+a2+a3+a4=1；CU代表處理器過去一段時(shí)間平均已用量，MU代表內(nèi)存過去一段時(shí)間平均已用大小，NU代表過去一段時(shí)間平均已用帶寬，DU代表磁盤過去一段時(shí)間平均已用容量；所述計(jì)算模塊，用于按照以下公式根據(jù)所述數(shù)據(jù)模型中的特征向量計(jì)算馬氏距離，具體包括：其中，dij為馬氏距離，用來度量物理資源節(jié)點(diǎn)的可用程度，T表示轉(zhuǎn)置，-1表示矩陣的轉(zhuǎn)置，xi和yj分別為兩個(gè)數(shù)據(jù)模型中第i個(gè)和第j個(gè)特征向量，S為樣本協(xié)方差矩陣。其中，所述負(fù)載評(píng)價(jià)模塊，用于按照計(jì)算結(jié)果給出當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載評(píng)價(jià)，包括：所述馬氏距離的值越大，則該當(dāng)前物理資源節(jié)點(diǎn)的負(fù)載越小，該物理資源節(jié)點(diǎn)的可用度越高。所述加權(quán)系數(shù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要設(shè)定，或者根據(jù)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整。從上述實(shí)施例可以看出，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，上述實(shí)施例中提供的云操作系統(tǒng)中計(jì)算物理資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載評(píng)價(jià)的方法及裝置，通過建立數(shù)據(jù)模型綜合考慮了物理資源節(jié)點(diǎn)上各種負(fù)載的影響，通過改變加權(quán)因子動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵負(fù)載分量對(duì)于負(fù)載評(píng)價(jià)的影響，并且通過對(duì)負(fù)載的評(píng)價(jià)，可以定位負(fù)載最優(yōu)的虛擬資源宿主機(jī)，進(jìn)而保證云操作系統(tǒng)的可用性和穩(wěn)定性。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述方法中的全部或部分步驟可通過程序來指令相關(guān)硬件完成，所述程序可以存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中，如只讀存儲(chǔ)器、磁盤或光盤等?？蛇x地，上述實(shí)施例的全部或部分步驟也可以使用一個(gè)或多個(gè)集成電路來實(shí)現(xiàn)。相應(yīng)地，上述實(shí)施例中的各模塊/單元可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明不限制于任何特定形式的硬件和軟件的結(jié)合。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。根據(jù)本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容，還可有其他多種實(shí)施例，在不背離本發(fā)明精神及其實(shí)質(zhì)的情況下，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當(dāng)可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應(yīng)的改變和變形，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。